¿POR QUÉ ELEGIR SNGULAR?La gente viene a SNGULAR atraída por proyectos que usan tecnologías punteras, y se quedan porque colaboran con grandes profesionales. Y además porque ofrecemos esto:
🙋♂️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". ¿Suena bonito? Pues en SNGULAR, además, lo llevamos a la práctica.📈 Crecimiento y formación continua:
Tenemos un espíritu de Start-up con la infraestructura de una gran organización (ya somos 1300). Se te ofrecerán oportunidades de crecimiento profesional:
aprender nuevas habilidades, obtener nuevas certificaciones, o convertirte en Líder... ¡deja tu zona de confort de la manera que TÚ quieras!🏋️♀️ Beneficios increíbles (los tienes detallados al final), tenemos incluso un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.En SNGULAR adoptamos una cultura plural, donde trabajamos con respeto, donde existe igualdad de oportunidades, donde nos enorgullecemos de nuestra proactividad, trabajamos con humildad e intentamos mantener siempre un espíritu de equipo, sin perder nunca el buen humor.Conoce todo lo que hace de Sngular un #BestPlaceToGrow¿CUÁL SERÁ TU ROL?Como MLOps Engineer dentro del equipo de IA de Sngular y dando soporte como especialista a una de nuestros clientes del sector infraestructura y construcción, ayudarás a impulsar la evolución de los procesos de IA, participando en el rediseño y despliegue de una nueva arquitectura MLOps, trabajando codo a codo con 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.📍 Preferencia por una modalidad híbrida si vives en Madrid:
teletrabajo con presencia de 2/3 días en oficinas (Madrid, zona Campo de las Naciones). Si eres de fuera de Madrid, podemos valorarlo.¿CUALES SERÁN TUS RESPONSABILIDADES?- Definir y ejecutar un entorno centralizado de recursos de Data Science con MLflow.- Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento y despliegue de modelos en Azure (Label Studio, MLFlow, DVC).- Establecer estándares de trabajo para proyectos con DVC (versionado de datos, reproducibilidad).- Diseñar la comunicación entre el entorno central y los distintos entornos de proyectos para:
- Acceso a datos (Data Lake, ADF, Airflow).- Despliegue de modelos (AKS, Azure DevOps).- Diseñar e implementar un sistema de tags y metadatos jerarquizados para experimentos, artefactos y outputs.- Crear scripts estándar para todo el ciclo de vida del modelo (entrenamiento, predicción, monitorización) y trabajar de forma estándar entre las tres disciplinas de modelos:
ML/Estadísticas, Visión por Computador y Generativa.- Ayudar a migrar proyectos existentes al nuevo sistema MLOps.¿QUÉ VALORAMOS PARA ESTA OPORTUNIDAD?- Al menos 3-5 años de experiencia en entornos de Data Science y/o MLOps.- Dominio avanzado de Python (estructuras, clases, testing, scripts de ML). Conocimientos de R o predisposición a integrarlo, serán valorables.- Experiencia previa con herramientas como MLflow y DVC.- Conocimientos sólidos de buenas prácticas DevOps (CI/CD, contenedores, despliegue automático).- Familiaridad con entornos Azure Cloud.- Haber trabajado en proyectos reales de implementación de arquitecturas MLOps.- Capacidad para trabajar en equipo y documentar procesos reutilizables y mantenibles.🔷 MLOps y CI/CD- MLflow (Tracking + Model Registry)- DVC para datasets y pipelines- Azure DevOps + AKS para despliegues- FastAPI para APIs de predicción- Docker y Kubernetes📊 Datos y Procesamiento- Azure Data Lake / Azure Blob- Azure Data Factory / Airflow- Label Studio para etiquetado- Python (imprescindible), R (valorable)🔎 Experimentación y Evaluación- Great Expectations para validación de datos- Scripts de evaluación comparables- BaseModel (clases base para entrenamiento/predicción)- JupyterHub / VS Code Server / Posit Workbench📈 Monitorización- Evidently, logs, métricas y tiempos embebidos en contenedores- Comparación predicción-realidad vía cronjobsPERKS (BENEFICIOS)👨🎓 Acceso a formación continua:
presupuesto individual para formación, obtención de certificaciones, acceso ilimitado a Udemy, clases de idiomas, dinámicas de formación interna.🏠 Flexibilidad horaria, teletrabajo, posibilidad de trabajar desde nuestros Hubs.📅 22 días de vacaciones + día de cumpleaños + 2 días de asistencia a eventos técnicos + 24 y 31 de diciembre no laborables.🌞 Wellbeing pack:
Ayuda para la mejora del bienestar.💵 Retribución flexible.🎉 Dinámicas y Eventos de Teambuilding🎁 Pack de Bienvenida💻 Posibilidad de elegir equipo (Windows / Mac)🚀 Otras Iniciativas que te permiten conseguir bonus adicionales:
recomendar profesionales, speaker en eventos, artículos técnicos,...And last, but not least:
¡porque somos muy Sngulares!💙 Tenemos Encuentro Virtual todos los viernes, fiestas, espacios donde podrás expresarte, proponer cambios y ser partícipe de ellos.SNGULAR está comprometida con la protección del Medio Ambiente, por lo que realizamos el proceso de selección de manera 100% digital, evitando así los desplazamientos y el uso de papel. Cuidamos los recursos ambientales y trabajamos para conseguir nuestros objetivos de sostenibilidad.