MLOps Engineer – AWS SageMaker & Terraform Proyecto tecnológico internacional | Cloud & Machine Learning Sobre el proyecto Buscamos un/a MLOps Engineer con experiencia en AWS, Amazon SageMaker y Terraform para incorporarse a un proyecto tecnológico internacional especializado en infraestructura Cloud y soluciones de Machine Learning. La persona seleccionada participará en el diseño, automatización y mantenimiento de infraestructuras Cloud destinadas a la industrialización de modelos de Machine Learning, contribuyendo a optimizar los procesos de despliegue y operación en entornos productivos. Se trata de una oportunidad para profesionales con experiencia en Cloud Engineering, Infrastructure as Code (IaC) y CI/CD, que quieran trabajar con tecnologías avanzadas de MLOps en un entorno internacional y colaborativo. El inglés C1 es imprescindible , ya que será el idioma habitual de trabajo y comunicación con los equipos internacionales. Principales responsabilidades
- Diseñar, desarrollar y mantener módulos y plantillas de Terraform para aprovisionar infraestructura AWS destinada a soluciones de Machine Learning.
- Implementar y mantener pipelines de CI/CD mediante GitHub Actions, automatizando el despliegue de infraestructura y componentes de ML.
- Trabajar con Amazon SageMaker para facilitar el entrenamiento, despliegue y gestión de modelos de Machine Learning.
- Integrar mecanismos de Model Governance, incluyendo Model Registry, versionado y flujos de aprobación de modelos.
- Configurar y gestionar servicios AWS como IAM, S3, EC2, Athena, VPC, Subnets, Security Groups y KMS.
- Participar en la definición de procesos de despliegue,



monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
- Desarrollar herramientas, módulos y plantillas reutilizables para facilitar el trabajo de los equipos de Data Science y Machine Learning.
- Aplicar buenas prácticas de automatización, seguridad, escalabilidad y gestión de infraestructura Cloud.
- Colaborar con equipos técnicos internacionales en la implementación de soluciones y la resolución de retos técnicos, trabajando íntegramente en inglés. Requisitos imprescindibles
- Experiencia profesional en MLOps, Machine Learning Engineering o Cloud Engineering aplicada a soluciones de Machine Learning.
- Experiencia sólida con AWS, especialmente Amazon SageMaker.
- Experiencia práctica con Terraform e Infrastructure as Code (IaC).
- Conocimientos de CI/CD, preferiblemente con GitHub Actions.
- Conocimiento de servicios AWS: IAM, S3, EC2, Athena, CloudWatch, CloudTrail, VPC, Subnets, Security Groups y KMS.
- Comprensión del ciclo de vida completo de Machine Learning: preparación de datos, entrenamiento, despliegue y monitorización.
- Capacidad para automatizar procesos y desarrollar soluciones reutilizables para entornos Cloud.
- Inglés C1 obligatorio , con capacidad para mantener reuniones técnicas, explicar soluciones y colaborar diariamente con equipos internacionales en inglés.




- Expectativas salariales de hasta 52.000 € brutos anuales. Requisitos valorables
- Experiencia con Python para scripting y automatización.
- Conocimientos de Linux/Unix y Shell Scripting.
- Experiencia con Docker, Kubernetes u otras tecnologías de contenerización.
- Conocimientos de otras plataformas Cloud, como GCP o Azure, o experiencia con Databricks.
- Experiencia con Model Registry, versionado, trazabilidad y gobierno de modelos.
- Experiencia previa en banca o servicios financieros. Stack tecnológico AWS
· Amazon SageMaker
· Terraform
· GitHub Actions
· CI/CD
· MLOps
· Infrastructure as Code
· IAM
· S3
· EC2
· Athena
· VPC
· KMS
· CloudWatch
· CloudTrail
· Python
· Git
· Linux Perfil ideal Buscamos un/a profesional con experiencia real en la industrialización de modelos de Machine Learning sobre AWS, capaz de combinar conocimientos de infraestructura Cloud, Terraform y automatización de despliegues. La persona ideal tendrá un enfoque práctico, capacidad para desarrollar soluciones escalables y reutilizables y facilidad para colaborar con equipos multidisciplinares en un ambiente tecnológico internacional. La experiencia con SageMaker, Terraform y CI/CD, junto con un nivel de inglés C1 y unas expectativas salariales alineadas con el presupuesto, será clave para encajar en la posición. Condiciones
- Proyecto: entorno tecnológico internacional.
- Especialización: Cloud Engineering, MLOps e infraestructura para Machine Learning.
- Idioma de trabajo: inglés, nivel C1 imprescindible.

📌 MLOps Engineer (Madrid)
🏢 Axpe Consulting
📍 Madrid