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 trab

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