MLOps Engineer

Sngular; Tenerife; Híbrido; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología busca un Ingeniero MLOps para unirse a su equipo de IA. El candidato trabajará en la creación de una arquitectura MLOps y en la implementación de recursos de Data Science. Se requiere experiencia en Python, MLflow y Azure. Se ofrecen beneficios como formación continua, flexibilidad horaria y un programa de bienestar.

Servicios

Formación continua

Flexibilidad horaria

22 días de vacaciones

Programas de bienestar

Formación

• 3 a 5 años de experiencia en Data Science y/o MLOps.
• Dominio avanzado de Python y experiencia con herramientas de MLOps.
• Capacidad para documentar procesos y trabajar en proyectos reales.

Responsabilidades

• Definir y ejecutar un entorno de Data Science con MLflow.
• Diseñar y mantener pipelines de modelos en Azure.
• Establecer estándares de trabajo para proyectos de MLOps.

Conocimientos

Python

MLflow

DVC

Azure Cloud

Docker

Kubernetes

FastAPI

Descripción del empleo

¿Por qué elegir SNGULAR?

La gente viene a SNGULAR atraída por proyectos que usan tecnologías punteras, y se quedan porque colaboran con grandes profesionales. Además, ofrecemos:

• Personas primero: somos una empresa colaborativa orientada a las personas, donde TU y tu perspectiva siempre serán valoradas. Nuestro valor número uno es "Personas antes que resultados". En la práctica, esto significa que fomentamos un ambiente de crecimiento y formación continua, con oportunidades para aprender nuevas habilidades, obtener certificaciones o convertirte en líder.
• Beneficios increíbles: detalles al final, incluyendo un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.

En SNGULAR promovemos una cultura plural basada en el respeto, igualdad de oportunidades, proactividad, humildad y trabajo en equipo, manteniendo siempre un buen humor.

¿Cuál será tu rol?

Como MLOps Engineer, dentro del equipo de IA de SNGULAR y brindando soporte especializado a un cliente del sector infraestructura y construcción, ayudarás a impulsar la evolución de los procesos de IA, participando en el rediseño y despliegue de una arquitectura MLOps, trabajando estrechamente con los equipos de IA e Ingeniería.

Se trata de una posición técnicamente desafiante y estratégica, donde ayudarás a construir los cimientos del futuro entorno de modelos y datos de la compañía.

Preferencia por modalidad híbrida: si vives en Madrid, teletrabajo con presencia en oficina 2-3 días a la semana (zona Campo de las Naciones). Para quienes están fuera de Madrid, podemos valorarlo.

¿Cuáles serán tus responsabilidades?

• Definir y ejecutar un entorno centralizado de recursos de Data Science con MLflow.
• Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento y despliegue de modelos en Azure (Label Studio, MLFlow, DVC).
• Establecer estándares de trabajo para proyectos con versionado de datos y reproducibilidad.
• Diseñar la comunicación entre el entorno central y los entornos de proyectos para acceso a datos, despliegue de modelos y gestión de experimentos.
• Crear scripts estándar para todo el ciclo de vida del modelo y colaborar en proyectos de modelos ML, Visión por Computador y Generativa.
• Ayudar a migrar proyectos existentes al sistema MLOps.

¿Qué valoramos para esta oportunidad?

• De 3 a 5 años de experiencia en Data Science y/o MLOps.
• Dominio avanzado de Python y conocimientos en herramientas como MLflow, DVC, Azure Cloud, Docker, Kubernetes, FastAPI, entre otros.
• Experiencia en proyectos reales de arquitecturas MLOps y capacidad para documentar procesos.

Beneficios

• Formación continua, flexibilidad horaria, teletrabajo y trabajo en nuestros Hubs.
• 22 días de vacaciones, día de cumpleaños, días libres en fechas especiales y más beneficios.
• Programas de bienestar, retribución flexible, eventos de team building, y otras iniciativas.

Porque en SNGULAR somos muy especiales, promovemos encuentros virtuales, fiestas y espacios de expresión y participación.

SNGULAR está comprometida con la protección del medio ambiente, realizando procesos de selección 100% digitales, cuidando recursos y promoviendo la sostenibilidad.