¿Te apasiona construir arquitecturas de ML que realmente impacten en producción y no se queden en un simple Notebook? Buscamos un Senior ML Engineer / MLOps para liderar el ciclo de vida completo de nuestros modelos predictivos y de IA dentro del ecosistema Google Cloud Platform.
Trabajarás con libertad técnica, pipelines automatizados de alto rendimiento e infraestructura moderna, optimizando modelos a gran escala para datasets masivos.
Lo que buscamos en ti:
1. Experiencia Práctica
Puesta en producción: Haber llevado modelos de IA desde laboratorios de datos hasta sistemas reales.
Monitoreo: Capacidad para detectar cuando un modelo pierde precisión en producción (Data Drift).
Despliegues seguros: Estrategias para lanzar nuevos modelos sin caídas de servicio (A/B Testing, Canary).

2. Conocimientos Técnicos Esenciales
Nube: Dominio de plataformas de IA como AWS SageMaker, Vertex AI (Google Cloud) o Azure ML.
Infraestructura: Experiencia obligatoria en Docker (contenedores) y Kubernetes (escalabilidad).




Automatización (CI/CD/CT): Creación de pipelines para automatizar el código, los datos y el entrenamiento continuo del modelo.
Control de Modelos: Manejo de herramientas de registro y versiones como MLflow o DVC.

3. Habilidades de Consultoría
Estrategia y Costos (FinOps): Saber diseñar la arquitectura tecnológica y optimizar el gasto de servidores y GPUs en la nube.
Perfil Híbrido: Capacidad de actuar como puente entre los Científicos de Datos y el equipo de IT/Seguridad.
Lo que te ofrecemos:
Contrato fijo e Incorporación Directa a empresa final (sin intermediación de consultoras ni subcontratas).
100% Teletrabajo Real: Trabaja desde cualquier punto de España con flexibilidad horaria total para conciliar.
Stack Cloud de Última Generación: Libertad para proponer herramientas y optimizar la arquitectura MLOps.
Paquete Salarial: 50.000€ Brutos/Año.

📌 MLOps & Machine Learning Engineer (Madrid)
🏢 Tecnylabor
📍 Madrid