Ingeniero ML GenAI | Python + Databricks | 100% Remoto

Zemsania; Madrid; Remote; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Zemsania busca un Ingeniero/a de Machine Learning para liderar el desarrollo de un entorno de aprendizaje automático escalable y herramientas centradas en GenAI, con foco en automatización, monitorización y despliegue.

Requisitos: dominio de Python, experiencia en Databricks, cloud, MLOps y Kubernetes; inglés alto. Modalidad 100% remoto y contrato directo por la empresa.

Se trabajará en soluciones para mejorar el ciclo de vida de los modelos ML, pipelines y endpoints, usando Spark y CI/CD.

Qualifications

• Dominio de Python y experiencia en IA/ML.
• Experiencia con GenAI y herramientas de IA.
• Experiencia en ML en entornos cloud y pipelines.
• Conocimientos de agentes de IA: MCP, RAG y Skills.
• Inglés alto obligatorio.

Responsibilities

• Liderar desarrollo de entorno de trabajo escalable para ML.
• Desarrollar herramientas centradas en GenAI para mejorar el ciclo de vida de modelos.
• Automatizar y optimizar entrenamiento, despliegue y mantenimiento de modelos.
• Desplegar, mantener y monitorizar pipelines y endpoints de ML.
• Trabajar con Databricks, Cloud y plataformas de datos.
• Desarrollar soluciones con Python y Spark.
• Implementar CI/CD y buenas prácticas de DevOps.
• Trabajar con Docker y Kubernetes.
• Contribuir a soluciones basadas en agentes de IA, MCP, RAG y Skills.
• Asumir responsabilidad de principio a fin de funcionalidades.

Skills

Python

GenAI

MLOps

Cloud platforms

Inglés alto

Software architecture

Tools

Databricks

Apache Spark

Docker

Kubernetes

GitHub Actions

CI/CD tooling

Job description

Zemsania busca un Ingeniero/a de Machine Learning para liderar el desarrollo de un entorno de aprendizaje automático escalable y herramientas centradas en GenAI, con foco en automatización, monitorización y despliegue.

Requisitos: dominio de Python, experiencia en Databricks, cloud, MLOps y Kubernetes; inglés alto. Modalidad 100% remoto y contrato directo por la empresa.

Se trabajará en soluciones para mejorar el ciclo de vida de los modelos ML, pipelines y endpoints, usando Spark y CI/CD.