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 relevante 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 MLflow. *

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