¿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.