Proyecto tecnológico internacional | Cloud & Machine LearningSobre el proyectoBuscamos 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 ambiente internacional y colaborativo.
El inglés C1 es imprescindible, ya que será el idioma habitual de trabajo y comunicación con los equipos internacionales.
Principales responsabilidadesDiseñar, 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 valorablesExperiencia 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.
CondicionesProyecto: entorno tecnológico internacional.
Idioma de trabajo: inglés, nivel C1 imprescindible.

📌 MLOps Engineer (Madrid)
🏢 Axpe Consulting
📍 Madrid