Ingeniero Senior MLOps con Databricks en la Nube

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 95.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capgemini busca un/a Senior MLOps Engineer con experiencia en Databricks para liderar la construcción, automatización y optimización de pipelines de ML en un entorno cloud de alto rendimiento. Serás pieza clave en la industrialización de modelos y en la evolución de nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.

Se valoran +4–5 años en MLOps, dominio de Databricks y experiencia en MLflow, Delta Lake y Spark; despliegues en Azure, AWS o GCP; y buenas prácticas de CI/CD, Python y SQL.

Formación

• Mínimo 4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
• Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
• Experiencia con MLflow, Delta Lake y Spark.
• Conocimientos sólidos de CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions / Jenkins).
• Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
• Buen nivel en Python y SQL.
• Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
• Conocimiento de prácticas de observabilidad: logging, métricas, monitorización y alertas.

Responsabilidades

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos utilizando Databricks, MLflow y Delta Lake.
• Desarrollar prácticas MLOps avanzadas: versionado, CI/CD, automatización, monitoreo y gobernanza de modelos.
• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Arquitectura para asegurar despliegues eficientes, reproducibles y seguros.
• Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud (Azure/AWS).
• Definir buenas prácticas y estándares de ingeniería aplicada a ML.
• Gestionar y mejorar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo del modelo.
• Aportar visión técnica, mentoría y liderazgo en iniciativas de MLOps dentro del área.

Conocimientos

Databricks

MLflow

Delta Lake

Spark

CI/CD

Azure DevOps

GitHub Actions

Jenkins

Python

SQL

Docker

Kubernetes

Observability

Descripción del empleo

Capgemini busca un/a Senior MLOps Engineer con experiencia en Databricks para liderar la construcción, automatización y optimización de pipelines de ML en un entorno cloud de alto rendimiento. Serás pieza clave en la industrialización de modelos y en la evolución de nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.

Se valoran +4–5 años en MLOps, dominio de Databricks y experiencia en MLflow, Delta Lake y Spark; despliegues en Azure, AWS o GCP; y buenas prácticas de CI/CD, Python y SQL.