¿Listo/a para impulsar tu carrera como MLOps Engineer en proyectos de Machine Learning y cloud a gran escala? 🚀Sigue leyendo...¿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.