¿Te apasiona el desarrollo de soluciones de Machine Learning? Buscamos un/a

Desarrollador/a de Aplicaciones 10

especializado/a en MLOps y Machine Learning para incorporarse a un proyecto fiable, participando en el desarrollo, despliegue, automatización y mantenimiento de soluciones de Machine Learning en entornos productivos. FUNCIONES PRINCIPALES

Desarrollo de soluciones en Python orientadas a Machine Learning e ingeniería de datos. Despliegue, operación y mantenimiento de modelos de Machine Learning en producción. Gestión de entornos contenerizados mediante Docker y Kubernetes, así como pipelines y procesos CI/CD. Monitorización de modelos, incluyendo retraining, control de drift y seguimiento de experimentos. Configuración y optimización de Stratio y trabajo con plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) en proyectos de industrialización de modelos. REQUISITOS IMPRESCINDIBLES

Experiencia en desarrollo en Python aplicado a machine learning o ingeniería de datos Conocimiento en despliegue y operación de modelos de machine learning en entornos productivos. Experiencia en contenedorización y orquestación (Docker y Kubernetes). Conocimiento de pipelines de datos y automatización de procesos (CI/CD aplicado a ML). Experiencia en herramientas de versionado de código y control de experimentos (Git, MLflow u otras equivalentes).



Conocimiento de entornos cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios asociados a machine learning. Experiencia en monitorización y mantenimiento de modelos en producción. Conocimientos de monitorización de modelos, retraining y gestión de drift de al menos 2 años. Conocimientos de la plataforma Stratio de al menos 3 años, incluyendo experiencia Práctica en la configuración, administración y optimización de sus componentes principales REQUISITOS VALORABLES

Experiencia con herramientas específicas de MLOps (Kubeflow, Airflow, MLflow, Metaflow, etc.). Conocimiento en ingeniería de datos y procesamiento distribuido (Spark, pipelines de datos). Experiencia en arquitecturas de microservicios y APIs para inferencia de modelos. Conocimiento en gobernanza de modelos, explicabilidad y control de drift. Experiencia trabajando en entornos de analítica avanzada o inteligencia artificial. Participación en proyectos de industrialización de modelos de machine learning. Conocimiento de prácticas de DevOps aplicadas a entornos de datos y ML. CONDICIONES

Ubicación:

indiferente dentro de España Calendario C, con 3 días de jornada intensiva y 2 días de jornada completa, trabajando dos tardes a la semana.

#J-18808-Ljbffr

📌 Desarrollador/a de Aplicaciones 10 (Madrid)
🏢 Trs Staffing Solutions
📍 Madrid