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 contexto 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. Experiencia profesional en MLOps, Machine Learning Engineering o Cloud Engineering aplicada a soluciones de Machine Learning. Experiencia sólida con AWS, especialmente Amazon SageMaker. 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. 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 entorno 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. Idioma de trabajo:

inglés, nivel C1 imprescindible.

#J-18808-Ljbffr

📌 MLOps Engineer - AWS SageMaker & Terraform (Madrid)
🏢 Axpe Consulting
📍 Madrid