Data & AI Engineer / MLOps – IA en Producción (Remote)

Apiux Tech

Barcelona

Presencial

EUR 30.000 - 35.000

Jornada completa

Hace 3 días
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Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Contrato indefinido
23 días de vacaciones
Apiux Days: 4 días al año de vaca­ c­
Apiux Academy
Día de tu cumpleaños libre
Bonos por nacimiento, matrimonio y ref
Descuentos en Open English
Descuentos en la plataforma Coder Home
Proyectos de larga duración
Y-Share

Descripción de la vacante

Apiux Tech busca un Senior Data & AI Engineer / MLOps Engineer para productivizar soluciones de IA, liderando proyectos desde investigación hasta producción. La posición es teletrabajo, contrato indefinido y ofrece un rango salarial de 30.000 a 35.000 € brutos anuales.

Requiere 5 años de experiencia y dominio de Python, PySpark, SQL y AWS. El candidato trabajará con equipos de negocio, Data Science, Data Engineering y Ops, asegurando que las soluciones se desplieguen, monitoricen y mantengan en

Formación

  • Experiencia mínima de 5 años en ingeniería de datos e IA.
  • Capacidad para productivizar soluciones de datos e IA.
  • Conocimiento del ciclo de vida de modelos de ML y MLOps.

Responsabilidades

  • Liderar la industrialización y productivización de soluciones de datos e IA.
  • Coordinar el despliegue de modelos de ML y de LLMs / AI Agents.
  • Diseñar y supervisar pipelines de datos y procesos ETL/ELT.
  • Asegurar el ciclo de vida de los modelos: desarrollo, despliegue, monitorización y mantenimiento.

Conocimientos

IA
Python
PySpark
SQL
AWS
Docker
Kubernetes
CI/CD
Git
MLflow

Herramientas

Docker
Kubernetes
MLflow
AWS
Git

Descripción del empleo

Apiux Tech busca un Senior Data & AI Engineer / MLOps Engineer para productivizar soluciones de IA, liderando proyectos desde investigación hasta producción. La posición es teletrabajo, contrato indefinido y ofrece un rango salarial de 30.000 a 35.000 € brutos anuales.

Requiere 5 años de experiencia y dominio de Python, PySpark, SQL y AWS. El candidato trabajará con equipos de negocio, Data Science, Data Engineering y Ops, asegurando que las soluciones se desplieguen, monitoricen y mantengan en

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