(ILN832) MLOps Engineer

Sngular; Barcelona; Híbrido; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología en Barcelona busca un MLOps Engineer para impulsar los procesos de IA y rediseñar la arquitectura MLOps. Se valoran conocimientos de Python y herramientas como MLflow y DVC. Ofrecen un entorno de trabajo colaborativo, beneficios únicos y oportunidades de crecimiento profesional.

Servicios

Acceso a formación continua

Flexibilidad horaria

22 días de vacaciones + festivos

Wellbeing pack

Eventos de teambuilding

Formación

• 3-5 años de experiencia en Data Science o MLOps.
• Dominio avanzado de Python y conocimiento de R valorado.
• Experiencia con herramientas MLflow y DVC.

Responsabilidades

• Definir un entorno de recursos de Data Science con MLflow.
• Diseñar y mantener pipelines de modelos en Azure.
• Crear scripts para el ciclo de vida del modelo.

Conocimientos

Python

MLOps

CI/CD

DevOps

Azure

Herramientas

MLflow

DVC

Azure DevOps

Docker

Kubernetes

Descripción del empleo

¿POR QUÉ ELEGIR SNGULAR?
La gente viene a SNGULAR atraída por proyectos que usan tecnologías punteras, y se quedan porque colaboran con grandes profesionales. Y además porque ofrecemos esto:
Personas primero: somos una empresa colaborativa orientada a las personas, donde TÚ y tu perspectiva siempre serán valoradas. Nuestro valor número uno es "Personas antes que resultados". ¿Suena bonito? Pues en SNGULAR, además, lo llevamos a la práctica.
Crecimiento y formación continua : Tenemos un espíritu de Start-up con la infraestructura de una gran organización (ya somos 1300). Se te ofrecerán oportunidades de crecimiento profesional: aprender nuevas habilidades, obtener nuevas certificaciones, o convertirte en Líder...



¡deja tu zona de confort de la manera que TÚ quieras!

️ Beneficios increíbles (los tienes detallados al final), tenemos incluso un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.

En SNGULAR adoptamos una cultura plural, donde trabajamos con respeto, donde existe igualdad de oportunidades, donde nos enorgullecemos de nuestra proactividad, trabajamos con humildad e intentamos mantener siempre un espíritu de equipo, sin perder nunca el buen humor.

Conoce todo lo que hace de Sngular un #BestPlaceToGrow

¿CUÁL SERÁ TU ROL?
Como MLOps Engineer dentro del equipo de IA de Sngular y dando soporte como especialista a una de nuestros clientes del sector infraestructura y construcción, ayudarás a impulsar la evolución de los procesos de IA, participando en el rediseño y despliegue de una nueva arquitectura MLOps, trabajando codo a codo con los equipos de IA e Ingeniería.

Se trata de una posición técnicamente desafiante y estratégica , donde ayudarás a construir los cimientos del futuro entorno de modelos y datos de la compañía.





Preferencia por una modalidad híbrida si vives en Madrid : teletrabajo con presencia de 2/3 días en oficinas (Madrid, zona Campo de las Naciones). Si eres de fuera de Madrid, podemos valorarlo.

¿CUALES SERÁN TUS RESPONSABILIDADES?
Definir y ejecutar un entorno centralizado de recursos de Data Science con MLflow .
Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento y despliegue de modelos en Azure (Label Studio, MLFlow, DVC).
Establecer estándares de trabajo para proyectos con DVC (versionado de datos, reproducibilidad).
Diseñar la comunicación entre el entorno central y los distintos entornos de proyectos para:
Acceso a datos (Data Lake, ADF, Airflow).
Despliegue de modelos (AKS, Azure DevOps).
Diseñar e implementar un sistema de tags y metadatos jerarquizados para experimentos, artefactos y outputs.




Crear scripts estándar para todo el ciclo de vida del modelo (entrenamiento, predicción, monitorización) y trabajar de forma estándar entre las tres disciplinas de modelos: ML/Estadísticas, Visión por Computador y Generativa.
Ayudar a migrar proyectos existentes al nuevo sistema MLOps.

¿QUÉ VALORAMOS PARA ESTA OPORTUNIDAD?
Al menos 3-5 años de experiencia en entornos de Data Science y/o MLOps.
Dominio avanzado de Python (estructuras, clases, testing, scripts de ML). Conocimientos de R o predisposición a integrarlo, serán valorables.
Experiencia previa con herramientas como MLflow y DVC .
Conocimientos sólidos de buenas prácticas DevOps (CI/CD, contenedores, despliegue automático).
Familiaridad con entornos Azure Cloud .
Haber trabajado en proyectos reales de implementación de arquitecturas MLOps .




Capacidad para trabajar en equipo y documentar procesos reutilizables y mantenibles.

MLOps y CI/CD
MLflow (Tracking + Model Registry)
DVC para datasets y pipelines
Azure DevOps + AKS para despliegues
FastAPI para APIs de predicción
Docker y Kubernetes
Datos y Procesamiento
Azure Data Lake / Azure Blob
Azure Data Factory / Airflow
Label Studio para etiquetado
Python (imprescindible), R (valorable)
Experimentación y Evaluación
Great Expectations para validación de datos
Scripts de evaluación comparables
BaseModel (clases base para entrenamiento/predicción)
JupyterHub / VS Code Server / Posit Workbench
Monitorización
Evidently, logs, métricas y tiempos embebidos en contenedores
Comparación predicción-realidad vía cronjobs

PERKS (BENEFICIOS)
Acceso a formación continua:



presupuesto individual para formación, obtención de certificaciones, acceso ilimitado a Udemy, clases de idiomas, dinámicas de formación interna.
Flexibilidad horaria, teletrabajo, posibilidad de trabajar desde nuestros Hubs.
22 días de vacaciones + día de cumpleaños + 2 días de asistencia a eventos técnicos + 24 y 31 de diciembre no laborables.
Wellbeing pack: Ayuda para la mejora del bienestar.
Retribución flexible.
Dinámicas y Eventos de Teambuilding
Pack de Bienvenida
Posibilidad de elegir equipo (Windows / Mac)
Otras Iniciativas que te permiten conseguir bonus adicionales: recomendar profesionales, speaker en eventos, artículos técnicos,...

And last, but not least: ¡porque somos muy Sngulares! Tenemos Encuentro Virtual todos los viernes, fiestas, espacios donde podrás expresarte, proponer cambios y ser partícipe de ellos.





SNGULAR está comprometida con la protección del Medio Ambiente, por lo que realizamos el proceso de selección de manera 100% digital, evitando así los desplazamientos y el uso de papel. Cuidamos los recursos ambientales y trabajamos para conseguir nuestros objetivos de sostenibilidad.

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