En Vermont Solutions buscas incorporar un/a Backend MLOps Engineer con entre 4-5 años de experiencia, para participar en la evolución y operación de una plataforma corporativa de MLOps.
Buscamos un perfil con experiencia práctica en desarrollo backend, MLOps y Azure, capaz de trabajar de forma autónoma tanto en el desarrollo de nuevos servicios como en la integración, despliegue y soporte de modelos y componentes de Machine Learning.
No buscamos un perfil exclusivamente orientado a Data Science o Data Engineering.
Lo más importante es que hayas trabajado de forma práctica y en entornos reales con la combinación:
Python + FastAPI + Databricks + MLflow + Azure + AKS
¿Qué harás?

Desarrollar y evolucionar APIs y servicios backend con Python y FastAPI.
Integrar los servicios backend con Azure Databricks, trabajando con jobs, clusters, modelos, experimentos y recursos asociados.
Trabajar con MLflow para el registro, versionado, trazabilidad y gestión del ciclo de vida de modelos.
Dar soporte a modelos y artefactos ML desarrollados en Databricks/MLflow, participando en su registro,



despliegue y operación.
Participar en la evolución de la plataforma y en la migración de entornos Databricks legacy hacia Unity Catalog.
Adaptar servicios a nuevos mecanismos de autenticación, permisos y gobierno en Azure.
Integrar y operar servicios backend desplegados sobre AKS/Kubernetes.
Colaborar en pipelines CI/CD y automatizaciones para el despliegue de servicios MLOps.
Analizar y resolver incidencias relacionadas con Python, APIs, MLflow, Databricks, AKS e identidades Azure.
Participar en pruebas, validaciones End-to-End y soporte a los equipos usuarios de la plataforma.
Documentar APIs, integraciones, configuraciones y procedimientos técnicos.
Trabajar conjuntamente con equipos de Arquitectura, Infraestructura, Data Science y MLOps.

Imprescindibles

Experiencia competente con Python.
Desarrollo de APIs backend con FastAPI.
Experiencia práctica con MLflow.
Experiencia real trabajando

📌 Backend MLOps Engineer (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid