¿Listo/a para impulsar tu carrera como MLOps Engineer en proyectos de Machine Learning y cloud a gran escala?
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¿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 adaptable (ticket restaurante, seguro 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.