Consultor MLOps

Capgemini; Madrid; Presencial; EUR 70.000 - 95.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capgemini busca un/a Senior MLOps Engineer con experiencia en Databricks para liderar la construcción, automatización y optimización de pipelines de ML en un entorno cloud de alto rendimiento. Serás pieza clave en la industrialización de modelos y en la evolución de nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.

Se valoran +4–5 años en MLOps, dominio de Databricks y experiencia en MLflow, Delta Lake y Spark; despliegues en Azure, AWS o GCP; y buenas prácticas de CI/CD, Python y SQL.

Formación

• Mínimo 4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
• Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
• Experiencia con MLflow, Delta Lake y Spark.
• Conocimientos sólidos de CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions / Jenkins).
• Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
• Buen nivel en Python y SQL.
• Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
• Conocimiento de prácticas de observabilidad: logging, métricas, monitorización y alertas.

Responsabilidades

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos utilizando Databricks, MLflow y Delta Lake.
• Desarrollar prácticas MLOps avanzadas: versionado, CI/CD, automatización, monitoreo y gobernanza de modelos.
• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Arquitectura para asegurar despliegues eficientes, reproducibles y seguros.
• Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud (Azure/AWS).
• Definir buenas prácticas y estándares de ingeniería aplicada a ML.
• Gestionar y mejorar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo del modelo.
• Aportar visión técnica, mentoría y liderazgo en iniciativas de MLOps dentro del área.

Conocimientos

Databricks

MLflow

Delta Lake

Spark

CI/CD

Azure DevOps

GitHub Actions

Jenkins

Python

SQL

Docker

Kubernetes

Observability

Descripción del empleo

Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Aquí podrás reinventar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo.

Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte?

Buscamos un/a Senior MLOps Engineer con experiencia sólida en Databricks para liderar la construcción, automatización y optimización de nuestros pipelines de Machine Learning en un entorno cloud de alto rendimiento. Serás una pieza clave en la industrialización de modelos ML y en la evolución de nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.

¿Cuál será tu rol?

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos utilizando Databricks, MLflow y Delta Lake.
• Desarrollar prácticas MLOps avanzadas: versionado, CI/CD, automatización, monitoreo y gobernanza de modelos.
• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Arquitectura para asegurar despliegues eficientes, reproducibles y seguros.
• Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud (Azure/AWS).
• Definir buenas prácticas y estándares de ingeniería aplicada a ML.
• Gestionar y mejorar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo del modelo.
• Aportar visión técnica, mentoría y liderazgo en iniciativas de MLOps dentro del área.

Tu perfil:

• +4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
• Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
• Experiencia con MLflow, Delta Lake y Spark.
• Conocimientos sólidos de CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions / Jenkins).
• Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
• Buen nivel en Python y SQL.
• Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
• Conocimiento de prácticas de observabilidad: logging, métricas, monitorización y alertas.

Requisitos valorables:

• Certificaciones en Databricks o Cloud.-
• Experiencia trabajando con equipos de Data Science.
• Experiencia en arquitectura de datos moderna (Lakehouse).

Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte!

¿Qué te gustará de trabajar aquí?

• Proyectos variados y desafiantes: Trabajarás en retos multisectoriales, evitando la rutina y exponiéndote a tecnologías diversas.
• Flexibilidad y modelo híbrido: Cultura orientada al equilibrio vida‑trabajo.
• Aprendizaje continuo:
  • Formación en tecnologías cloud, data governance, visualización…
  • Participación real en proyectos con IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato.
• Diversidad de clientes e innovación constante: Proyectos de impacto real con organizaciones líderes.
• Entornos colaborativos e inclusivos: Equipos dinámicos, multiculturales y orientados al crecimiento.
• Crecimiento profesional y “challenge” técnico: Autonomía, mentoring, certificaciones y oportunidades de ampliar tu rol dentro del área de Data & AI.

¿Por qué Capgemini? Nuestros compromisos y prioridades

Nuestro Plan de Igualdad y Código Ético garantizan procesos inclusivos y libres de discriminación, potenciando el talento, en un entorno multicultural y accesible para personas con discapacidad (valoramos positivamente disponer de certificado de discapacidad).

Capgeminies un socio global en transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su doble transición hacia un mundo digital y sostenible, generando un impacto tangible tanto en las empresas como en la sociedad. Somos un grupo responsable y diverso, con 340.000 profesionales en más de 50 países. Con más de 55 años de trayectoria, nuestros clientes confían enCapgeminipara aprovechar el valor de la tecnología y cubrir todas sus necesidades de negocio. Ofrecemos soluciones completas que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsadas por nuestras capacidades líderes en inteligencia artificial, IA generativa,cloudy datos, junto con un profundo conocimiento del sector y una sólida red departners.

MAKE IT REAL.