MLOps Engineer

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

Descripción de la vacante

Una empresa innovadora en tecnología está buscando un MLOps Engineer para unirse a su equipo de IA. Esta posición desafiante involucra el diseño y despliegue de arquitecturas MLOps, trabajando en estrecha colaboración con diversos equipos. Se requieren habilidades avanzadas en Python y experiencia en herramientas como MLflow y Azure. Ofrecemos flexibilidad horaria, formación continua y bienestar en el trabajo.

Servicios

Acceso a formación continua

Flexibilidad horaria

Wellbeing pack

22 días de vacaciones

Formación

• Al menos 3-5 años de experiencia en entornos de Data Science y MLOps.
• Dominio avanzado de estructuras y clases en Python.
• Experiencia previa con herramientas como MLflow y DVC.

Responsabilidades

• Definir y ejecutar un entorno centralizado de recursos de Data Science.
• Diseñar y mantener pipelines para entrenamiento y despliegue de modelos.
• Ayudar a migrar proyectos existentes a un nuevo sistema MLOps.

Conocimientos

Python

MLflow

DevOps

Azure Cloud

Docker

Kubernetes

Herramientas

Azure DevOps

DVC

Label Studio

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. Y además porque ofrecemos esto : ️Personas primero :

somos una empresa colaborativa orientada a las personas, donde TÚ y tu perspectiva siempre serán valoradas. Nuestro valor número uno es "Personas antes que resultados". ¿Suena bonito? Pues en SNGULAR, además, lo llevamos a la práctica. Crecimiento y formación continua : Tenemos un espíritu de Start-up con la infraestructura de una gran organización (ya somos 1300). Se te ofrecerán oportunidades de crecimiento profesional : aprender nuevas habilidades, obtener nuevas certificaciones, o convertirte en Líder... ¡deja tu zona de confort de la manera que TÚ quieras!

Beneficios

increíbles (los tienes detallados al final), tenemos incluso un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.

En SNGULAR adoptamos una cultura plural, donde trabajamos con respeto, donde existe igualdad de oportunidades, donde nos enorgullecemos de nuestra proactividad, trabajamos con humildad e intentamos mantener siempre un espíritu de equipo, sin perder nunca el buen humor.

Conoce todo lo que hace de Sngular un #BestPlaceToGrow

CUÁL SERÁ TU ROL? Como

MLOps Engineer

dentro del equipo de IA de Sngular y dando soporte como especialista a una de nuestros clientes del sector infraestructura y construcción, ayudarás a impulsar la evolución de los procesos de IA, participando en el rediseño y despliegue de una nueva arquitectura MLOps, trabajando codo a codo 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 una

modalidad híbrida si vives en Madrid : teletrabajo con presencia de 2 / 3 días en oficinas (Madrid, zona Campo de las Naciones). Si eres de fuera de Madrid, podemos valorarlo.

CUALES 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, reproducibilidad). Diseñar la comunicación entre el entorno central y los distintos entornos de proyectos para : Acceso a datos (Data Lake, ADF, Airflow). Despliegue de modelos (AKS, Azure DevOps). Diseñar e implementar un sistema de

tags y metadatos

jerarquizados para experimentos, artefactos y outputs. Crear scripts estándar para todo el ciclo de vida del modelo (entrenamiento, predicción, monitorización) y trabajar de forma estándar entre las tres disciplinas de modelos : ML / Estadísticas, Visión por Computador y Generativa. Ayudar a migrar proyectos existentes al nuevo sistema MLOps.

QUÉ VALORAMOS PARA ESTA OPORTUNIDAD? Al menos

3-5 años de experiencia

en entornos de Data Science y / o MLOps. Dominio avanzado de

Python

estructuras, clases, testing, scripts de ML). Conocimientos de

o predisposición a integrarlo, serán valorables. Experiencia previa con herramientas como

MLflow

DVC . Conocimientos sólidos de buenas prácticas

DevOps

CI / CD, contenedores, despliegue automático). Familiaridad con entornos

Azure Cloud . Haber trabajado en proyectos reales de

implementación de arquitecturas MLOps . Capacidad para trabajar en equipo y documentar procesos reutilizables y mantenibles.

MLOps y CI / CD MLflow (Tracking + Model Registry) DVC para datasets y pipelines Azure DevOps + AKS para despliegues FastAPI para APIs de predicción Docker y Kubernetes Datos y Procesamiento Azure Data Lake / Azure Blob Azure Data Factory / Airflow Label Studio para etiquetado Python (imprescindible), R (valorable) Experimentación y Evaluación Great Expectations para validación de datos Scripts de evaluación comparables BaseModel (clases base para entrenamiento / predicción) JupyterHub / VS Code Server / Posit Workbench Monitorización Evidently, logs, métricas y tiempos embebidos en contenedores Comparación predicción-realidad vía cronjobs

PERKS (BENEFICIOS) Acceso a formación continua : presupuesto individual para formación, obtención de certificaciones, acceso ilimitado a Udemy, clases de idiomas, dinámicas de formación interna. Flexibilidad horaria, teletrabajo, posibilidad de trabajar desde nuestros Hubs. 22 días de vacaciones + día de cumpleaños + 2 días de asistencia a eventos técnicos + 24 y 31 de diciembre no laborables. Wellbeing pack : Ayuda para la mejora del bienestar. Retribución flexible. Dinámicas y Eventos de Teambuilding Pack de Bienvenida Posibilidad de elegir equipo (Windows / Mac) Otras Iniciativas que te permiten conseguir bonus adicionales : recomendar profesionales, speaker en eventos, artículos técnicos,...

And last, but not least : ¡porque somos muy Sngulares! Tenemos Encuentro Virtual todos los viernes, fiestas, espacios donde podrás expresarte, proponer cambios y ser partícipe de ellos.

SNGULAR está comprometida con la protección del Medio Ambiente, por lo que realizamos el proceso de selección de manera 100% digital, evitando así los desplazamientos y el uso de papel. Cuidamos los recursos ambientales y trabajamos para conseguir nuestros objetivos de sostenibilidad.