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Machine learning engineer / mlops & cloud - 100% remoto (vilar)

Vilar (Provincia de Pontevedra)
Nunegal Consulting
Publicada el 10 abril
Descripción

¿Listo/a para impulsar tu carrera como
Se pueden requerir diversas habilidades interpersonales y experiencia para el siguiente puesto. Por favor, asegúrese de consultar la descripción a continuación con atención.
MLOps Engineer
en proyectos de Machine Learning y cloud a gran escala?
¿Cómo es trabajar con ?
Tenemos una cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto retador que impulsará tus conocimientos y experiencia.
Crecimiento profesional: Apostamos por el crecimiento de nuestro equipo y priorizamos la promoción interna.
Cercanía: Nunegal lo formamos personas, no números. Nos conocemos por el nombre.
Buen rollo: Somos un equipo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. Además, somos conocidos por nuestro #Nunefest.
¿Qué te ofrecemos?
Incorporación a una empresa en constante crecimiento.
Teletrabajo 100%.
Retribución flexible (ticket restaurante, confiable médico, transporte y guardería).
Formación en inglés y cursos IT.
Sobre ti...
Experiencia sólida de
al menos 4 años en Machine Learning y MLOps, con enfoque en producción y despliegue de modelos.
Dominio de
Python
y familiaridad con entornos
cloud (Azure, AWS, GCP).
Capacidad para
integrar modelos en microservicios y servicios serverless
y conectar con APIs externas y MCPs.
Conocimiento en
gestión de modelos
con MLflow y Azure ML.
Experiencia con
pipelines de entrenamiento, inferencia y procesamiento batch, y sistemas basados en
LLMs y agentes.
Habilidad para diseñar soluciones técnicas complejas y colaborar en equipos multidisciplinares.
¿Cómo será tu día a día?
Implementarás soluciones técnicas
de ML en producción, asegurando escalabilidad y eficiencia.
Colaborarás con equipos de desarrollo, datos y DevOps para garantizar la integración de modelos en
arquitecturas cloud y microservicios.
Participarás en la
automatización de pipelines, pruebas de modelos y monitorización de rendimiento.
Desarrollarás
servicios y APIs
que permitan la interacción de modelos con aplicaciones internas y externas.
Contribuirás a la adopción de
buenas prácticas de MLOps, asegurando calidad, trazabilidad y reproducibilidad de los modelos. xhfqzwm
#J-18808-Ljbffr
Hay opciones de teletrabajo/trabajo desde casa disponibles para este puesto.

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