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-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.

¿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 contexto.

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.

#J-18808-Ljbffr

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