Buscamos MLOps & Agent Ops Engineer en Medalla Technology Trabajarás en problemas que van más allá de construir un modelo o un agente: cómo operarlo, evaluarlo, gobernarlo y escalarlo cuando llega a producción. En Medalla Technology seguimos ampliando nuestro equipo de Data & AI y buscamos un perfil especializado en MLOps, LLMOps y Agent Ops que nos ayude a llevar soluciones de Machine Learning e IA Generativa desde el desarrollo hasta su puesta en producción de forma robusta, escalable y gobernada. Participarás en proyectos reales de Machine Learning, Gen AI y sistemas agénticos en entornos empresariales. ¿Qué harás? Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos de ML, aplicaciones Gen AI y agentes de IA, incluyendo testing, promoción entre entornos, gestión de artefactos y rollback. Automatizar el ciclo de vida de modelos: entrenamiento, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento. Diseñar arquitecturas de MLOps, LLMOps y Agent Ops en entornos cloud. Diseñar estrategias de despliegue multi-ambiente y multi-cliente , garantizando la reutilización del código, la parametrización y el aislamiento de datos, credenciales y configuración. Implementar observabilidad y trazabilidad end-to-end sobre modelos, prompts, agentes, tool calls y ejecuciones. Definir sistemas de evaluación de aplicaciones Gen AI, incluyendo calidad de respuesta, groundedness, latencia, coste y seguridad. Implementar mecanismos de gobierno, control y guardrails para soluciones de IA en producción. Trabajar junto a Data Engineers, Data Scientists y AI Engineers para industrializar soluciones y definir estándares y buenas prácticas. Buscamos experiencia práctica con: Al menos uno de los principales entornos cloud: Azure, AWS o GCP . Contenedores, principalmente Docker . Pipelines de CI/CD con Git Hub Actions, Azure Dev Ops, Git Lab CI o tecnologías equivalentes. Buenas prácticas de ingeniería de software : organización de repositorios, testing, gestión de dependencias, empaquetado y configuración por entorno. Conceptos y patrones fundamentales de MLOps y Agent Ops . Valoramos especialmente la experiencia real desplegando y operando modelos, aplicaciones Gen AI o agentes en producción. Será un plus haber trabajado en algunos de estos ámbitos:



Databricks : MLflow (tracking, model registry, tracing y evaluación), Unity Catalog y Databricks Asset Bundles. Observabilidad y evaluación de aplicaciones basadas en LLMs y agentes. Plataformas Gen AI gestionadas: Databricks Agent Bricks, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI o Snowflake Cortex . Arquitecturas RAG . MCP , herramientas para agentes y arquitecturas multiagente. Sistemas de gestión y versionado de prompts. No esperamos que conozcas todas estas tecnologías, sino que tengas una base sólida y experiencia relevante en parte de este ecosistema. ¿Qué encontrarás en Medalla? Buscamos MLOps & Agent Ops Engineer en Medalla Technology Trabajarás en problemas que van más allá de construir un modelo o un agente: cómo operarlo, evaluarlo, gobernarlo y escalarlo cuando llega a producción. En Medalla Technology seguimos ampliando nuestro equipo de Data & AI y buscamos un perfil especializado en MLOps, LLMOps y Agent Ops que nos ayude a llevar soluciones de Machine Learning e IA Generativa desde el desarrollo hasta su puesta en producción de forma robusta, escalable y gobernada. Participarás en proyectos reales de Machine Learning, Gen AI y sistemas agénticos en entornos empresariales. ¿Qué harás? Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos de ML, aplicaciones Gen AI y agentes de IA, incluyendo testing, promoción entre entornos, gestión de artefactos y rollback. Automatizar el ciclo de vida de modelos: entrenamiento, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento. Diseñar arquitecturas de MLOps, LLMOps y Agent Ops en entornos cloud. Diseñar estrategias de despliegue multi-entorno y multi-cliente , garantizando la reutilización del código, la parametrización y el aislamiento de datos, credenciales y configuración. Implementar observabilidad y trazabilidad end-to-end sobre modelos, prompts, agentes,



tool calls y ejecuciones. Definir sistemas de evaluación de aplicaciones Gen AI, incluyendo calidad de respuesta, groundedness, latencia, coste y seguridad. Implementar mecanismos de gobierno, control y guardrails para soluciones de IA en producción. Trabajar junto a Data Engineers, Data Scientists y AI Engineers para industrializar soluciones y definir estándares y buenas prácticas. ¿Qué necesitas? Buscamos experiencia práctica con: Python . Al menos uno de los principales entornos cloud: Azure, AWS o GCP . Contenedores, principalmente Docker . Pipelines de CI/CD con Git Hub Actions, Azure Dev Ops, Git Lab CI o tecnologías equivalentes. Buenas prácticas de ingeniería de software : organización de repositorios, testing, gestión de dependencias, empaquetado y configuración por entorno. Conceptos y patrones fundamentales de MLOps y Agent Ops . ¿Qué valoramos? Valoramos especialmente la experiencia real desplegando y operando modelos, aplicaciones Gen AI o agentes en production. Será un plus haber trabajado en algunos de estos ámbitos: Databricks : MLflow (tracking, model registry, tracing y evaluación), Unity Catalog y Databricks Asset Bundles. Kubernetes e Infrastructure as Code , especialmente Terraform. Observabilidad y evaluación de aplicaciones basadas en LLMs y agentes. Plataformas Gen AI gestionadas: Databricks Agent Bricks, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI o Snowflake Cortex . Lang Chain / Lang Graph. Arquitecturas RAG . MCP , herramientas para agentes y arquitecturas multiagente. Sistemas de gestión y versionado de prompts. No esperamos que conozcas todas estas tecnologias, sino que tengas una base sólida y experiencia relevante en parte de este ecosistema. ¿Qué encontrarás en Medalla? Un entorno en el que trabajar directamente con tecnologías de Data, Machine Learning, Gen AI y agentes, participando tanto en proyectos para grandes compañías como en la construcción de nuestros propios aceleradores tecnológicos. Buscamos personas que quieran construir y experimentar, y que entiendan cómo convertir sistemas de IA en soluciones fiables, observables, escalables y mantenibles en producción. #J-18808-Ljbffr

📌 Mlops & agentops engineer (Santander)
🏢 Medalla Technology
📍 Santander