Ingeniero ML & MLOps en Banca — Remoto

CAS Training; Spain; Remote; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

CAS Training busca un Ingeniero/a de Machine Learning para liderar la implementación y operatividad de pipelines de entrenamiento e inferencia en un entorno bancario 100% remoto. El rol exige experiencia en ML Ops, sistemas de gestión de modelos y colaboración con equipos de datos y negocio.

Las tareas incluyen desplegar, mantener y escalar pipelines en Azure Databricks con PySpark, garantizar trazabilidad y monitorización, y trabajar en forecasting, optimización operativa y gobernanza de

Qualifications

• Experiencia en ML Ops y despliegue de modelos.
• Conocimiento de pipelines de entrenamiento e inferencia.
• Capacidad para trabajar con Azure Databricks y PySpark.

Responsibilities

• Despliegue, productivización y mantenimiento de pipelines de ML en Azure Databricks y PySpark, con trazabilidad y escalabilidad.
• Desarrollo y optimización de modelos de forecasting y series temporales.
• Integración de algoritmos de optimización para asignación de denominaciones de billetes.
• Implementación de flujos de registro, versionado y monitorización con MLflow y Delphi.
• Refactorización de notebooks a librerías modulares, con testing y logging.
• Configuración y mantenimiento de pipelines CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, Git).
• Diagnóstico de incidencias productivas y planes de remediación.
• Colaboración con Data Engineering, Cloud, Data Science y negocio para SLAs y contratos de datos.

Skills

Python

ML pipelines

Databricks

PySpark

MLflow

CI/CD

Git

Jenkins

GitHub Actions

Tools

Azure Databricks

Git

GitHub Actions

Jenkins

PySpark

Job description

CAS Training busca un Ingeniero/a de Machine Learning para liderar la implementación y operatividad de pipelines de entrenamiento e inferencia en un entorno bancario 100% remoto. El rol exige experiencia en ML Ops, sistemas de gestión de modelos y colaboración con equipos de datos y negocio.

Las tareas incluyen desplegar, mantener y escalar pipelines en Azure Databricks con PySpark, garantizar trazabilidad y monitorización, y trabajar en forecasting, optimización operativa y gobernanza de