Ingeniero MLOps

Arelance; Badajoz; A distancia; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa tecnológica busca un Ingeniero MLOPS para diseñar y mantener pipelines en entornos GCP. Se requiere experiencia en MLOps, automatización del ciclo de vida de modelos y conocimientos avanzados en herramientas como GCP, Python, y Docker. Ofrecemos 100% teletrabajo, un proyecto en desarrollo y condiciones salariales acorde a la experiencia.

Servicios

Condiciones salariales competitivas

Formación y evolución profesional

Trabajo 100% teletrabajo

Formación

• 3 años de experiencia en roles de MLOps o ingeniería de machine learning.
• Experiencia sólida con GCP, especialmente en Vertex AI, Cloud Build, y BigQuery.
• Conocimientos en Python y frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch).
• Experiencia con herramientas de CI/CD (GitLab CI, Jenkins).
• Familiaridad con contenedorización (Docker, Kubernetes).
• Experiencia en infraestructura como código (Terraform).
• Conocimientos en monitoreo y logging (Prometheus, Grafana).
• Nivel de inglés avanzado (oral y escrito).

Responsabilidades

• Diseñar y mantener pipelines de MLOps en GCP.
• Automatizar el ciclo de vida de los modelos de machine learning.
• Implementar prácticas de CI/CD y observabilidad para flujos de machine learning.
• Colaborar con equipos para mejorar la eficiencia en el despliegue.
• Asegurar buenas prácticas en versionado y seguridad.
• Optimizar costos y rendimiento en infraestructuras de IA.

Conocimientos

MLOps

GCP (Vertex AI, BigQuery)

Python

CI/CD (GitLab CI, Jenkins)

Docker

Kubernetes

Terraform

Inglés avanzado

Descripción del empleo

En Arelance sabemos que las personas son el activo más importante dentro de una empresa y por tanto invertimos muchos esfuerzos en buscar los mejores profesionales para nuestros clientes, y en ofrecer a nuestros candidatos los mejores proyectos.

Buscamos un / a Ingeniero MLOPS

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener pipelines de MLOps en entornos GCP (Vertex AI, BigQuery, Dataflow, etc.).
• Automatizar el ciclo de vida de los modelos (entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo).
• Implementar prácticas de CI / CD y observabilidad para flujos de machine learning.
• Colaborar con equipos de datos y producto para mejorar la eficiencia del desarrollo y despliegue de modelos.
• Asegurar cumplimiento de buenas prácticas en versionado, reproducibilidad y seguridad.
• Optimizar costos y rendimiento en infraestructuras de IA y datos.

Requisitos

• 3 años de experiencia en roles de MLOps o ingeniería de machine learning.
• Experiencia sólida con GCP, especialmente en Vertex AI, Cloud Build, GKE, BigQuery y Pub/Sub.
• Conocimientos en Python y frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Experiencia con herramientas de CI / CD (GitLab CI, Jenkins, Cloud Build).
• Familiaridad con contenedorización y orquestación (Docker, Kubernetes).
• Experiencia en infraestructura como código (Terraform, Deployment Manager).
• Conocimientos en monitoreo y logging (Prometheus, Grafana, Stackdriver).
• Nivel de inglés avanzado (oral y escrito).

¿QUÉ OFRECEMOS?

• Incorporación a un proyecto en continuo desarrollo.
• Condiciones salariales en función del perfil y experiencia aportada.
• Modalidad de trabajo: 100% teletrabajo.
• Integración en un equipo colaborativo en expansión.
• Evolución profesional y formación.
• Si estás interesado/a en una gran oportunidad como ésta, inscríbete! Queremos conocerte!