Especialista MLOps Senior - Databricks, CI/CD & Cloud

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 55.000 - 75.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación continua

Certificaciones

Modelo híbrido

Proyectos con IA generativa

Trabajo en equipo internacional

Descripción de la vacante

Capgemini está buscando un/a profesional para un rol en Data & AI en Madrid. Diseñarás, implementarás y mantendrás pipelines de ML escalables usando Databricks, MLflow y Delta Lake.

Liderarás prácticas de MLOps, CI/CD y observabilidad, colaborarás con Data Science y Data Engineering para despliegues reproducibles y seguros en entornos Azure/AWS/GCP. Se valorará experiencia 4–5 años, dominio de Databricks, Spark, Python y SQL, y el aprendizaje continuo en tecnologías cloud, con modelo de trabajo

Formación

• 4–5 años de experiencia en MLOps o ML 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 observabilidad: logging, métricas y alertas.

Responsabilidades

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de ML escalables con Databricks, MLflow y Delta Lake.
• Desarrollar prácticas MLOps avanzadas: versionado, CI/CD, automatización y gobernanza de modelos.
• Colaborar con Data Science, Data Engineering y Arquitectura para despliegues reproducibles y seguros.
• Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud (Azure/AWS/GCP).
• Definir buenas prácticas y liderar iniciativas de MLOps en el área.
• Gestionar y mejorar la infraestructura para el ciclo de vida completo del modelo.

Conocimientos

MLOps

Python

SQL

Team collaboration

Mentoring

Herramientas

Databricks

MLflow

Delta Lake

Spark

Azure

AWS

GCP

Docker

Kubernetes

Descripción del empleo

Capgemini está buscando un/a profesional para un rol en Data & AI en Madrid. Diseñarás, implementarás y mantendrás pipelines de ML escalables usando Databricks, MLflow y Delta Lake.

Liderarás prácticas de MLOps, CI/CD y observabilidad, colaborarás con Data Science y Data Engineering para despliegues reproducibles y seguros en entornos Azure/AWS/GCP. Se valorará experiencia 4–5 años, dominio de Databricks, Spark, Python y SQL, y el aprendizaje continuo en tecnologías cloud, con modelo de trabajo