ML Ops Engineer

Universidad Europea; Málaga; Presencial; EUR 35.000 - 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una universidad en España busca un MLOps Engineer apasionado por la inteligencia artificial. El candidato será responsable de diseñar pipelines robustos para desplegar modelos de ML y automatizar su ciclo de vida. Se requiere experiencia en MLOps o DevOps y dominio de herramientas como Python, Docker y Kubernetes. Oportunidades de trabajo en proyectos de IA aplicada y un entorno flexible.

Servicios

Flexibilidad laboral

Formación continua

Acceso a tecnologías emergentes

Formación

• Experiencia como MLOps o DevOps en entornos de IA.
• Dominio de Python, Docker, Kubernetes, MLflow.
• Buenas prácticas en gestión de datos y modelos.

Responsabilidades

• Diseñar pipelines robustos para desplegar modelos de ML.
• Automatizar el ciclo de vida completo: entrenamiento, validación, versionado.
• Optimizar infraestructura cloud (Azure, AWS, GCP) con visión estratégica.

Conocimientos

MLOps

DevOps

Python

Docker

Kubernetes

MLflow

Educación

Formación técnica (Ingeniería, Informática)

Herramientas

CI/CD

Plataformas cloud (Azure, AWS, GCP)

Descripción del empleo

Overview

Te apasiona la IA y quieres llevarla a producción con impacto real?

En nuestro equipo de Inteligencia Artificial, no solo investigamos : transformamos . Desde el corazón de la universidad, impulsamos proyectos que marcan la diferencia. Buscamos un / a ML Ops Engineer que quiera ser el puente entre la ciencia de datos y la ingeniería de sistemas, asegurando que nuestros modelos de IA no solo funcionen… sino que brillen en producción.

Responsibilities

• Diseñar pipelines robustos para desplegar modelos de ML.
• Automatizar el ciclo de vida completo : entrenamiento, validación, versionado.
• Monitorizar el rendimiento y activar retraining cuando sea necesario.
• Optimizar infraestructura cloud (Azure, AWS, GCP) con visión estratégica.
• Integrar soluciones junto a data scientists y AI engineers.
• Asegurar escalabilidad, seguridad y gobernanza.
• Documentar y dar soporte técnico al equipo.

Qualifications

• Experiencia como MLOps o DevOps en entornos de IA.
• Dominio de Python, Docker, Kubernetes, MLflow.
• Experiencia con CI / CD y plataformas cloud.
• Buenas prácticas en gestión de datos y modelos.
• Formación técnica (Ingeniería, Informática…).
• Mentalidad analítica, meticulosa y orientada a resultados.

What we offer

• Proyectos de IA aplicada con impacto real.
• Colaboración con expertos en datos, IA y educación.
• Flexibilidad laboral y formación continua.
• Acceso a tecnologías emergentes e infraestructura puntera.

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Estamos deseando conocerte!