Qué buscamos
Buscamos un/a MLOps Engineer / Machine Learning Engineer con experiencia en entornos productivos, capaz de llevar modelos de machine learning desde desarrollo hasta su despliegue, monitorización y evolución. Formarás parte de un equipo técnico trabajando en proyectos avanzados de analítica e inteligencia artificial, con foco en industrialización de modelos y plataformas de datos.
Qué harás en tu día a día
- Desarrollo y despliegue de soluciones de machine learning en producción
- Diseño y mantenimiento de pipelines de datos y procesos automatizados
- Gestión de entornos de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes)
- Implementación de CI/CD aplicado a modelos de ML
- Monitorización de modelos (drift, retraining, rendimiento)
- Trabajo con plataformas cloud (AWS, Azure o GCP)
- Optimización y administración de plataformas de datos (especialmente Stratio)
Qué ofrecemos
- Proyecto estable y de largo recorrido en entornos de IA y analítica avanzada
- Trabajo con tecnologías punteras en cloud, datos y machine learning
- Entorno técnico colaborativo y en constante evolución
- Modalidad de trabajo flexible (híbrido/remoto)
- Salario competitivo acorde a experiencia
Requisitos mínimos
- Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otra disciplina STEM
- Al menos 3 años de experiencia en:
- Machine Learning
- Data Engineering
- MLOps
Tecnologías Clave
- Python aplicado a ML o datos
- Docker y Kubernetes
- CI/CD y automatización de pipelines
- Git y herramientas de experimentación (MLflow o similares)
- Cloud (AWS, Azure o GCP)
- Monitorización de modelos en producción
Muy Significativo
- Experiencia en retraining de modelos
- Gestión de drift
- Operación de modelos en producción
Específico del proyecto
- Experiencia con plataforma Stratio (mínimo 3 años)
- Configuración
- Administración
- Optimización
Requisitos valorables
- Experiencia con herramientas de MLOps y orquestación de pipelines (como Kubeflow, Airflo