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¿Te apetece sumarte?¿Cuál será tu rol?Buscamos un/a Consultor/a MLOps responsable de definir, implantar y coordinar los procesos y herramientas necesarios para industrializar el ciclo de vida de los modelos de machine learning.

Este rol garantiza la escalabilidad, trazabilidad y eficiencia de los modelos en producción mediante prácticas robustas de automatización,



gobernanza y monitorización.Responsabilidades principales:Diseñar e implementar pipelines de MLOps end-to-end (entrenamiento, validación, despliegue y monitorización).Definir e implantar estándares de versionado de modelos, datos y código .Automatizar procesos de CI/CD para modelos de ML.Coordinar el despliegue de modelos en entornos productivos (cloud, on-premise o híbridos).Implementar sistemas de monitorización de modelos (performance, drift, calidad de datos).Asegurar la trazabilidad y gobierno del ciclo de vida de los modelos.Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y IT para la integración de soluciones.Evaluar e integrar herramientas del ecosistema MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.).Definir buenas prácticas de seguridad, reproducibilidad y escalabilidad.Tu perfil:Requisitos obligatorios:Experiencia en implementación de soluciones MLOps en entornos productivos.Conocimiento de arquitecturas de datos y plataformas cloud (Azure, AWS, GCP).Experiencia con herramientas de automatizació

📌 Mlops Engineer (Paradela)
🏢 Capgemini
📍 Paradela