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

Mogán
Nunegal Consulting
Publicada el 13 abril
Descripción

¿Listo/a para impulsar tu carrera comoSe pueden requerir diversas habilidades interpersonales y experiencia para el siguiente puesto. Por favor, asegúrese de consultar la descripción a continuación con atención.MLOps Engineeren 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, protegido médico, transporte y guardería).Formación en inglés y cursos IT.Sobre ti... Experiencia sólida deal menos 4 años en Machine Learning y MLOps, con enfoque en producción y despliegue de modelos.Dominio dePythony familiaridad con entornoscloud (Azure, AWS, GCP) .Capacidad paraintegrar modelos en microservicios y servicios serverlessy conectar con APIs externas y MCPs.Conocimiento engestión de modeloscon MLflow y Azure ML.Experiencia conpipelines de entrenamiento, inferencia y procesamiento batch, y sistemas basados enLLMs y agentes .Habilidad para diseñar soluciones técnicas complejas y colaborar en equipos multidisciplinares.¿Cómo será tu día a día?Implementarás soluciones técnicasde ML en producción, asegurando escalabilidad y eficiencia.Colaborarás con equipos de desarrollo, datos y DevOps para garantizar la integración de modelos enarquitecturas cloud y microservicios .Participarás en laautomatización de pipelines, pruebas de modelos y monitorización de rendimiento.Desarrollarásservicios y APIsque permitan la interacción de modelos con aplicaciones internas y externas.Contribuirás a la adopción debuenas prácticas de MLOps, asegurando calidad, trazabilidad y reproducibilidad de los modelos. xcskxlj #J-18808-LjbffrHay opciones de teletrabajo/trabajo desde casa disponibles para este puesto.

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