MLOps & AgentOps Engineer

Medalla Technology; España; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Medalla Technology busca un Ingeniero MLOps/AgentOps para impulsar soluciones de Machine Learning e IA Generativa, desde desarrollo hasta producción, con enfoque en robustez, escalabilidad y gobernanza.

Participarás en proyectos de GenAI y sistemas basados en agentes, colaborando con Data Engineers, Data Scientists y AI Engineers para industrializar soluciones y establecer estándares de buenas prácticas.

Qualifications

• Experiencia en MLOps/LLMOps y agentes en producción.
• Conocimientos de pipelines CI/CD y pruebas automatizadas.
• Familiaridad con entornos cloud (Azure/AWS/GCP) y herramientas de Docker.

Responsibilities

• Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos ML y agentes.
• Automatizar ciclo de vida de modelos: entrenamiento, despliegue y monitorización.
• Definir arquitecturas MLOps/LLMOps/AgentOps en la nube y multi-entorno.

Skills

Python

CI/CD

Docker

GitHub Actions

Software engineering

Tools

Azure

AWS

GCP

Databricks

Terraform

Job description

Buscamos MLOps & AgentOps Engineer en Medalla Technology

Trabajarás en problemas que van más allá de construir un modelo o un agente: cómo operarlo, evaluarlo, gobernarlo y escalarlo cuando llega a producción.

En Medalla Technology seguimos ampliando nuestro equipo de Data & AI y buscamos un perfil especializado en MLOps, LLMOps y AgentOps que nos ayude a llevar soluciones de Machine Learning e IA Generativa desde el desarrollo hasta su puesta en producción de forma robusta, escalable y gobernada.

Participarás en proyectos reales de Machine Learning, GenAI y sistemas agénticos en entornos empresariales.

¿Qué harás?

• Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos de ML, aplicaciones GenAI y agentes de IA, incluyendo testing, promoción entre entornos, gestión de artefactos y rollback.
• Automatizar el ciclo de vida de modelos: entrenamiento, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento.
• Diseñar arquitecturas de MLOps, LLMOps y AgentOps en entornos cloud.
• Diseñar estrategias de despliegue multi-entorno y multi-cliente, garantizando la reutilización del código, la parametrización y el aislamiento de datos, credenciales y configuración.
• Implementar observabilidad y trazabilidad end-to-end sobre modelos, prompts, agentes, tool calls y ejecuciones.
• Definir sistemas de evaluación de aplicaciones GenAI, incluyendo calidad de respuesta, groundedness, latencia, coste y seguridad.
• Implementar mecanismos de gobierno, control y guardrails para soluciones de IA en producción.
• Trabajar junto a Data Engineers, Data Scientists y AI Engineers para industrializar soluciones y definir estándares y buenas prácticas.

Buscamos experiencia práctica con:

• Al menos uno de los principales entornos cloud: Azure, AWS o GCP.
• Contenedores, principalmente Docker.
• Pipelines de CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI o tecnologías equivalentes.
• Buenas prácticas de ingeniería de software: organización de repositorios, testing, gestión de dependencias, empaquetado y configuración por entorno.
• Conceptos y patrones fundamentales de MLOps y AgentOps.

Valoramos especialmente la experiencia real desplegando y operando modelos, aplicaciones GenAI o agentes en producción.

Será un plus haber trabajado en algunos de estos ámbitos:

• Databricks: MLflow (tracking, model registry, tracing y evaluación), Unity Catalog y Databricks Asset Bundles.
• Observabilidad y evaluación de aplicaciones basadas en LLMs y agentes.
• Plataformas GenAI gestionadas: Databricks Agent Bricks, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI o Snowflake Cortex.
• Arquitecturas RAG.
• MCP, herramientas para agentes y arquitecturas multiagente.
• Sistemas de gestión y versionado de prompts.

No esperamos que conozcas todas estas tecnologías, sino que tengas una base sólida y experiencia relevante en parte de este ecosistema.

¿Qué encontrarás en Medalla?

Buscamos MLOps & AgentOps Engineer en Medalla Technology

Trabajarás en problemas que van más allá de construir un modelo o un agente: cómo operarlo, evaluarlo, gobernarlo y escalarlo cuando llega a producción.

En Medalla Technology seguimos ampliando nuestro equipo de Data & AI y buscamos un perfil especializado en MLOps, LLMOps y AgentOps que nos ayude a llevar soluciones de Machine Learning e IA Generativa desde el desarrollo hasta su puesta en producción de forma robusta, escalable y gobernada.

Participarás en proyectos reales de Machine Learning, GenAI y sistemas agénticos en entornos empresariales.

¿Qué harás?

• Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos de ML, aplicaciones GenAI y agentes de IA, incluyendo testing, promoción entre entornos, gestión de artefactos y rollback.
• Automatizar el ciclo de vida de modelos: entrenamiento, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento.
• Diseñar arquitecturas de MLOps, LLMOps y AgentOps en entornos cloud.
• Diseñar estrategias de despliegue multi-entorno y multi-cliente, garantizando la reutilización del código, la parametrización y el aislamiento de datos, credenciales y configuración.
• Implementar observabilidad y trazabilidad end-to-end sobre modelos, prompts, agentes, tool calls y ejecuciones.
• Definir sistemas de evaluación de aplicaciones GenAI, incluyendo calidad de respuesta, groundedness, latencia, coste y seguridad.
• Implementar mecanismos de gobierno, control y guardrails para soluciones de IA en producción.
• Trabajar junto a Data Engineers, Data Scientists y AI Engineers para industrializar soluciones y definir estándares y buenas prácticas.

¿Qué necesitas?

Buscamos experiencia práctica con:

• Python.
• Al menos uno de los principales entornos cloud: Azure, AWS o GCP.
• Contenedores, principalmente Docker.
• Pipelines de CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI o tecnologías equivalentes.
• Buenas prácticas de ingeniería de software: organización de repositorios, testing, gestión de dependencias, empaquetado y configuración por entorno.
• Conceptos y patrones fundamentales de MLOps y AgentOps.

¿Qué valoramos?

Valoramos especialmente la experiencia real desplegando y operando modelos, aplicaciones GenAI o agentes en production.

Será un plus haber trabajado en algunos de estos ámbitos:

• Databricks: MLflow (tracking, model registry, tracing y evaluación), Unity Catalog y Databricks Asset Bundles.
• Kubernetes e Infrastructure as Code, especialmente Terraform.
• Observabilidad y evaluación de aplicaciones basadas en LLMs y agentes.
• Plataformas GenAI gestionadas: Databricks Agent Bricks, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI o Snowflake Cortex.
• LangChain / LangGraph.
• Arquitecturas RAG.
• MCP, herramientas para agentes y arquitecturas multiagente.
• Sistemas de gestión y versionado de prompts.

No esperamos que conozcas todas estas tecnologias, sino que tengas una base sólida y experiencia relevante en parte de este ecosistema.

¿Qué encontrarás en Medalla?

Un entorno en el que trabajar directamente con tecnologías de Data, Machine Learning, GenAI y agentes, participando tanto en proyectos para grandes compañías como en la construcción de nuestros propios aceleradores tecnológicos.

Buscamos personas que quieran construir y experimentar, y que entiendan cómo convertir sistemas de IA en soluciones fiables, observables, escalables y mantenibles en producción.