Buscamos MLOps & AgentOps 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 AgentOps 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, GenAI y sistemas agénticos en entornos empresariales.

¿Qué harás?

- Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos de ML, aplicaciones GenAI 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 AgentOps 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 GenAI, 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 GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab 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 AgentOps .

Valoramos especialmente la experiencia real desplegando y operando modelos, aplicaciones GenAI 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 GenAI 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 & AgentOps 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 AgentOps 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, GenAI y sistemas agénticos en entornos empresariales.

¿Qué harás?

- Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos de ML, aplicaciones GenAI 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 AgentOps 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 GenAI, 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 GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab 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 AgentOps .

¿Qué valoramos?

Valoramos especialmente la experiencia real desplegando y operando modelos, aplicaciones GenAI 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 GenAI gestionadas: Databricks Agent Bricks, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI o Snowflake Cortex .
- LangChain / LangGraph.
- 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, GenAI 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.

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📌 MLOps & AgentOps Engineer (España)
🏢 Medalla Technology
📍 España