Data Scientist - Madrid

Asenium Consulting; Madrid; Presencial; EUR 55.000 - 110.000; 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.

Se valorará experiencia con Stratio y conocimientos de ML en producción. Ubicación: remoto en España. Modalidad de contratación: subcontratación. Inicio ASAP. Rate: 30 €/hora. Contrato estimado de 1 año renovable.

Formación

• Experiencia mínima: +3 años en MLOps, ML o Data Engineer.
• Conocimiento de Stratio (configuración, administración y optimización).
• Experiencia en despliegue y monitorización de modelos ML en producción.
• Conocimientos de Docker, Kubernetes y pipelines CI/CD.
• Disponibilidad inmediata y modalidad de contratación.

Responsabilidades

• Desplegar y monitorizar modelos de ML en producción.
• Mantener y optimizar pipelines CI/CD.
• Gestionar el drift y retraining de modelos.
• Trabajar en un proyecto de subcontratación con inicio ASAP.

Conocimientos

MLOps

Python para ML

Docker

Kubernetes

Git

MLflow

CI/CD pipelines

AWS/Azure/GCP

Model monitoring

Model retraining

Model drift management

Kubeflow

Airflow

Spark

APIs de inferencia

Educación

Grado en Ingeniería Informática/Telecomunicaciones/Matemáticas

Herramientas

Stratio

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