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 significativo 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 profesional con Python.
- Desarrollo de APIs backend con FastAPI.
- Experiencia práctica con MLf

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