Data Scientist Sénior Con Fuerte Experiencia En Mlops Madrid · Completamente Remoto

buscojobs España; Madrid; A distancia; EUR 45.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una destacada empresa busca un Data Scientist Sénior con experiencia en MLOps para liderar el despliegue y mantenimiento de modelos de IA en entornos cloud, especialmente en Google Cloud. Se requiere un máster o PhD en campos cuantitativos y al menos 5 años de experiencia en el campo. Este rol implica no solo la construcción de modelos, sino también la gestión técnica y la comunicación efectiva entre equipos, siendo fundamental una mentalidad de producto aplicada a la escalabilidad y seguridad.

Formación

• 5 años de experiencia en desarrollo y despliegue de proyectos de IA.
• Enfocar el CV en MLOps y despliegue cloud.
• Experiencia liderando equipos en entornos ágiles preferida.

Responsabilidades

• Despliegue, monitoreo y mantenimiento de modelos de IA en entornos cloud.
• Coordinar entre equipos técnicos y no técnicos.
• Implementar pipelines de CI/CD para modelos.

Conocimientos

MLOps

Despliegue cloud

Monitorización

Comunicación efectiva

Proactividad

Educación

Máster o PhD en campos cuantitativos

Herramientas

Prometheus

Grafana

Cloud Logging

MLflow

Kubeflow

Terraform

Descripción del empleo

Data Scientist Sénior con fuerte experiencia en MLOps , enfocado en el despliegue, monitoreo y mantenimiento de modelos de IA en entornos cloud, especialmente Google Cloud (Vertex AI, Gemini) , aunque también valora experiencia en AWS (SageMaker, Bedrock) o Azure (ML Studio, AutoML) .

Puntos clave del perfil buscado :

• Formación académica exigente : Máster o PhD en campos cuantitativos (Estadística, Matemáticas, Informática, etc.).
• 5 años de experiencia en desarrollo y despliegue de proyectos de IA, con énfasis en MLOps (no solo en construcción de modelos).
• Tecnologías prioritarias :
• Protocolos : APIs REST, MQTT.
• Herramientas de CI / CD, monitorización y logging (por ejemplo, Prometheus, Grafana, Cloud Logging).

Liderazgo en equipos de IA.

• Comunicación efectiva para coordinar entre equipos técnicos y no técnicos.
• Proactividad para aprender nuevas tecnologías en MLOps.
• Reducción del enfoque en GenAI : Buscan menos experiencia en LLMs (GPT, NLP) y más en MLOps aplicado a casos de uso reales (monitoreo, escalabilidad, seguridad).
• Perfil técnico-práctico : No es un rol de investigación, sino de implementación y gestión de soluciones en producción.

Recomendaciones para postularse :

• Enfocar el CV en MLOps y despliegue cloud , destacando proyectos donde hayas :

Implementado pipelines de CI / CD para modelos (por ejemplo, con GitHub Actions o GitLab CI).

• Usado herramientas como MLflow, Kubeflow o Vertex AI Pipelines .
• Gestionado la monitorización de modelos (drift, rendimiento).
• Mencionar experiencia con infraestructura (Terraform, IAC) y seguridad (IAM, redes VPC).
• Si tienes experiencia liderando equipos en entornos ágiles, resaltarlo.

Oportunidad ideal para perfiles técnicos con mentalidad de producto y experiencia en llevar modelos de IA a entornos productivos escalables.

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