Proyecto tecnológico internacional | Cloud & Machine LearningSobre 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.
* 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 competente 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 (Comunidad de Madrid)
🏢 Axpe Consulting
📍 Comunidad de Madrid