¿Por qué elegir SNGULAR?La gente viene a SNGULAR atraída por proyectos que usan tecnologías punteras, y se quedan porque colaboran con grandes profesionales. Además, ofrecemos:
Personas primero:
Somos una empresa colaborativa orientada a las personas, donde TÚ y tu perspectiva siempre serán valoradas. Nuestro valor número uno es "Personas antes que resultados". En SNGULAR, esto se lleva a la práctica.Crecimiento y formación continua:
Con espíritu de startup y la infraestructura de una gran organización (ya somos 1300), te ofreceremos oportunidades de crecimiento profesional:
aprender nuevas habilidades, obtener certificaciones o convertirte en líder.BeneficiosIncreíbles beneficios (detallados al final), incluyendo un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.En SNGULAR, promovemos una cultura plural basada en el respeto, igualdad de oportunidades, proactividad, humildad y espíritu de equipo, sin perder el buen humor.¿Cuál será tu rol?Como
MLOps Engineer, formarás parte del equipo de IA, brindando soporte especializado a un cliente del sector infraestructura y construcción, ayudando a impulsar la evolución de los procesos de IA y participando en el rediseño y despliegue de una nueva arquitectura MLOps, trabajando junto a los equipos de IA e Ingeniería.Se trata de una posición técnicamente desafiante y estratégica, donde ayudarás a construir los cimientos del futuro entorno de modelos y datos de la compañía.Modalidad de trabajoPreferentemente híbrido si resides en Madrid:
teletrabajo con 2-3 días en oficina (Zona Campo de las Naciones). Para quienes están fuera de Madrid, también se valorará.Responsabilidades principalesDefinir y ejecutar un entorno centralizado de recursos de Data Science usando MLflow.Diseñar y mantener pipelines en Azure (Label Studio, MLFlow, DVC).Establecer estándares de trabajo para proyectos con versionado de datos y reproducibilidad.Diseñar la comunicación entre entornos para acceso a datos y despliegue de modelos.Crear scripts estándar para todo el ciclo de vida del modelo y colaborar en la migración de proyectos existentes.Requisitos valorados3-5 años de experiencia en Data Science y/o MLOps.Dominio avanzado de Python y conocimientos en MLflow, DVC, Azure Cloud, Docker, Kubernetes, FastAPI, entre otros.Experiencia en implementación de arquitecturas MLOps y trabajo en equipo.Beneficios adicionalesFormación continua, flexibilidad horaria, teletrabajo y opción de trabajar desde Hubs.Vacaciones, días libres por cumpleaños y eventos técnicos.Wellbeing pack, retribución flexible, actividades de team building, y más.En SNGULAR, también promovemos espacios para expresarte y participar en cambios. Además, estamos comprometidos con la sostenibilidad y la protección del medio ambiente, realizando nuestro proceso de selección digitalmente para reducir impactos.
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