Ingeniero Desarrollador de Opeacion en Aprendizaje Auto

beBeeMachinelearning; Valencia; Presencial; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología en IA busca un experto en MLOps para diseñar e implementar pipelines de CI/CD para modelos de Machine Learning en plataformas como Azure y AWS. Se requiere experiencia en la optimización de modelos en producción y conocimientos avanzados en Kubernetes, Docker y herramientas de automatización. El trabajo se enfocará en asegurar una infraestructura escalable y eficiente en proyectos de alto impacto.

Formación

• Experiencia sólida en MLOps y despliegue de modelos en producción en entornos AWS o Azure.
• Conocimientos avanzados en CI / CD y automatización con Terraform, Ansible.
• Habilidad para optimizar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento de modelos en producción.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar pipelines de CI/CD para modelos de ML en Azure o AWS.
• Optimizar la automatización del ciclo de vida de los modelos.
• Monitorizar y optimizar modelos en producción.

Conocimientos

MLOps

CI / CD

AWS

Azure

Kubernetes

Terraform

Docker

Machine Learning

Herramientas

MLflow

Azure Data Lake

AWS ML

Descripción del empleo

Misi\u00f3n

• Disenar e implementar pipelines de CI / CD para modelos de ML en Azure o AWS Machine Learning, Databricks y Kubernetes.


• Optimizar la automatizaci f3n del ciclo de vida de los modelos, desde la experimentaci f3n hasta el monitoreo en producci f3n.


• Trabajar con herramientas como AWS o Azure ML, MLflow, Kubernetes, Terraform y servicios DevOps para escalar infraestructuras de IA.


• Desplegar y gestionar modelos en contenedores (Docker, Kubernetes) asegurando escalabilidad y rendimiento.


• Colaborar con científicos de datos e ingenieros de datos, facilitando la transici f3n de modelos desde desarrollo a producci f3n.


• Monitorizar y optimizar modelos en producci f3n, implementando estrategias de reentrenamiento y detecci f3n de drift.


• Garantizar la calidad del dato y la reproducibilidad de experimentos, utilizando MLflow y Azure Data Lake.

Requisitos

• Experiencia sólida en MLOps y despliegue de modelos en producci f3n en entornos AWS o Azure.


• Conocimientos avanzados en CI / CD, infraestructura como código y automatizaci f3n con Terraform, Ansible, paradigma DevOps.


• Experiencia con Kubernetes y contenedores para la orquestaci f3n y escalabilidad de modelos.


• Conocimientos en modelado y gesti f3n de datos en AWS o Azure Databricks, Synapse, Data Factory.


• Experiencia con MLflow, Azure ML y frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn.


• Habilidad para optimizar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento de modelos en producci f3n.


• Mentalidad anal edtica, autonom eda y ganas de innovar en proyectos de alto impacto en AI & Cloud.