MLOps Engineer

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 100.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación presencial

Formación online

Certificaciones

Modelo híbrido

Descripción de la vacante

Capgemini Madrid busca un/a Consultor/a MLOps para definir, implantar y coordinar procesos y herramientas que industrialicen el ciclo de vida de modelos de ML. Garantiza escalabilidad, trazabilidad y monitorización mediante automatización y buenas prácticas de gobernanza.

Trabajarás junto a Data Science, Data Engineering e IT, evaluando herramientas del ecosistema MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow) y desplegando en entornos cloud, on‑premise o híbridos.

Formación

• Experiencia en implementación de soluciones MLOps en entornos productivos.
• Conocimiento de arquitecturas de datos y plataformas cloud (Azure, AWS, GCP).
• Experiencia con herramientas de automatización y orquestación (CI/CD, pipelines).
• Conocimientos en contenedores (Docker) y orquestadores (Kubernetes).
• Familiaridad con frameworks de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Conocimiento de versionado (Git) y herramientas específicas de MLOps.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar pipelines de MLOps end-to-end (entrenamiento, validación, despliegue y monitorización).
• Definir e implantar estándares de versionado de modelos, datos y código.
• Automatizar procesos de CI/CD para modelos de ML.
• Coordinar el despliegue de modelos en entornos productivos (cloud, on-premise o híbridos).
• Implementar sistemas de monitorización de modelos (performance, drift, calidad de datos).
• Asegurar la trazabilidad y gobierno del ciclo de vida de los modelos.
• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y IT para la integración de soluciones.
• Evaluar e integrar herramientas del ecosistema MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.).
• Definir buenas prácticas de seguridad, reproducibilidad y escalabilidad.
• Experiencia en implementación de soluciones MLOps en entornos productivos.

Conocimientos

MLOps knowledge

CI/CD practices

Multidisciplinary teamwork

Scripting/automation

Herramientas

MLflow

Kubeflow

Airflow

Docker

Kubernetes

Git

Descripción del empleo

Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Aquí podrás reinventar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo.

Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte?

Buscamos un/a Consultor/a MLOps responsable de definir, implantar y coordinar los procesos y herramientas necesarios para industrializar el ciclo de vida de los modelos de machine learning. Este rol garantiza la escalabilidad, trazabilidad y eficiencia de los modelos en producción mediante prácticas robustas de automatización, gobernanza y monitorización.

Responsabilidades principales:

• Diseñar e implementar pipelines de MLOps end-to-end (entrenamiento, validación, despliegue y monitorización).
• Definir e implantar estándares de versionado de modelos, datos y código.
• Automatizar procesos de CI/CD para modelos de ML.
• Coordinar el despliegue de modelos en entornos productivos (cloud, on-premise o híbridos).
• Implementar sistemas de monitorización de modelos (performance, drift, calidad de datos).
• Asegurar la trazabilidad y gobierno del ciclo de vida de los modelos.
• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y IT para la integración de soluciones.
• Evaluar e integrar herramientas del ecosistema MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.).
• Definir buenas prácticas de seguridad, reproducibilidad y escalabilidad.
• Experiencia en implementación de soluciones MLOps en entornos productivos.
• Conocimiento de arquitecturas de datos y plataformas cloud (Azure, AWS, GCP).
• Experiencia con herramientas de automatización y orquestación (CI/CD, pipelines).
• Conocimientos en contenedores (Docker) y orquestadores (Kubernetes).
• Familiaridad con frameworks de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Conocimiento de versionado (Git) y herramientas específicas de MLOps.
• Capacidad de trabajar en entornos multidisciplinares.

Requisitos valorables:

• Certificaciones cloud.
• Experiencia en gobierno del dato y compliance.
• Experiencia en entornos Data Hub o plataformas analíticas corporativas.

Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte!

¿Qué te gustará de trabajar aquí?

• Proyectos variados y desafiantes: Trabajarás en retos multisectoriales, evitando la rutina y exponiéndote a tecnologías diversas.
• Flexibilidad y modelo híbrido: Cultura orientada al equilibrio vida‑trabajo.

• Participación real en proyectos con IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato.

• Diversidad de clientes e innovación constante: Proyectos de impacto real con organizaciones líderes.
• Entornos colaborativos e inclusivos: Equipos dinámicos, multiculturales y orientados al crecimiento.
• Crecimiento profesional y “challenge” técnico: Autonomía, mentoring, certificaciones y oportunidades de ampliar tu rol dentro del área de Data & AI.

¿Por qué Capgemini? Nuestros compromisos y prioridades

Nuestro Plan de Igualdad y Código Ético garantizan procesos inclusivos y libres de discriminación, potenciando el talento, en un entorno multicultural y accesible para personas con discapacidad (valoramos positivamente disponer de certificado de discapacidad).

Capgemini es un socio global en transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su doble transición hacia un mundo digital y sostenible, generando un impacto tangible tanto en las empresas como en la sociedad. Somos un grupo responsable y diverso, con 340.000 profesionales en más de 50 países. Con más de 55 años de trayectoria, nuestros clientes confían en Capgemini para aprovechar el valor de la tecnología y cubrir todas sus necesidades de negocio. Ofrecemos soluciones completas que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsadas por nuestras capacidades líderes en inteligencia artificial, IA generativa, cloud y datos, junto con un profundo conocimiento del sector y una sólida red de partners.