¿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 nosotr@s?
* 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, 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.