Data Scientist

Asenium Consulting; Albacete; Presencial; EUR 34.000 - 48.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Asenium Consulting busca un/a MLOps Engineer para un proyecto de larga duración, con inicio inmediato y posibilidad de continuidad. Ubicación: remoto en España.

Se requieren más de 3 años en MLOps/ML/Data Engineering, formación STEM y experiencia con Stratio, Docker, Kubernetes, Git, MLflow y pipelines CI/CD. Se valora AWS/Azure/GCP y monitorización de modelos. Inicio ASAP; modalidad de subcontratación; Rate: 30 €/hora.

Formación

• Más de 3 años de experiencia en MLOps, ML o Data Engineering.
• Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o STEM.
• +3 años de conocimiento y experiencia con Stratio (configuración, administración y optimización de sus componentes).
• Experiencia en Python orientado a ML o Data Engineering.
• Experiencia desplegando y monitorizando modelos de ML en producción.
• Conocimientos de Docker, Kubernetes, Git, MLflow y pipelines CI/CD.
• Conocimientos de AWS, Azure o GCP.
• Experiencia en monitorización de modelos, retraining y gestión del drift.
• Se valorará Kubeflow, Airflow, Spark, microservicios y APIs de inferencia.

Conocimientos

MLOps

Machine Learning

Data Engineering

Educación

Grado en Ingeniería Informática/ Telecomunicaciones/ Matemáticas

Herramientas

Stratio platform

Docker

Kubernetes

Git

MLflow

CI/CD pipelines

AWS

Azure

GCP

Kubeflow

Airflow

Spark

APIs de inferencia

Microservicios

Descripción del empleo

Descripción del trabajo

Estamos incorporando un/a MLOps Engineer para un proyecto de larga duración, con inicio inmediato y posibilidad de continuidad.

Buscamos perfiles con:

• Disponibilidad: Inmediata
• Experiencia: +3 años en MLOps, Machine Learning o Data Engineering.
• Formación: Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otra titulación STEM.
• +3 años de conocimiento + experiencia con la plataforma Stratio (configuración, administración y optimización de sus principales componentes).
• Experiencia en Python aplicado a Machine Learning o Data Engineering.
• Experiencia desplegando y monitorizando modelos de Machine Learning en producción.
• Experiencia con Docker, Kubernetes, Git, MLflow y pipelines CI/CD.
• Conocimientos de AWS, Azure o GCP.
• Experiencia en monitorización de modelos, retraining y gestión del model drift.
• Se valorará experiencia con Kubeflow, Airflow, Spark, microservicios y APIs de inferencia.

Duración estimada: 1 año renovable

Ubicación: Remoto en España (España)

Fecha de inicio: ASAP

Modalidad: Subcontratación

Rate: 30 €/hora