MLOps Engineer|Databricks| MLflow | Remoto 100%

Cobser Consulting; Alicante; A distancia; EUR 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una firma de consultoría busca un ML Engineer para un proyecto multinacional en remoto. El rol incluye la administración y optimización de pipelines de ML, gestión de entornos de datos y CI/CD automatizado. Se ofrece un salario competitivo entre 50,000 € al año, dependiendo de la experiencia. Se valorarán habilidades en Kubernetes, Databricks y soluciones de monitoreo.

Formación

• Experiencia en implementación y operación de pipelines de ML.
• Capacidad para gestionar ambientes robustos y confiables.
• Experiencia en CI / CD automatizado.

Responsabilidades

• Apoyo en la implementación de pipelines de ML y agentes inteligentes.
• Optimización del rendimiento y escalabilidad de los sistemas.
• Gestión del ciclo de vida de los agentes.

Conocimientos

Administración experta de Databricks Mosaic AI

Diseño y despliegue de pipelines Agentic AI

Seguimiento integral de desempeño y logging con MLflow

Orquestación de entornos de inferencia con Kubernetes

Gestión eficiente de sistemas multi-agente

Implementación de infraestructura como código

Herramientas

Kubernetes

Docker

Terraform

MLflow

Prometheus

Grafana

Descripción del empleo

📍 Remoto | 🌍 Proyecto Multinacional

📄 Contrato indefinido

💰 Salario : 50.000 € b / A en función de experiencia aportada

Sector Banca

En Cobser Consulting, tenemos la necesidad de cubrir para cliente bancario el siguiente rol :

🔐Rol : ML Engineer (3 vacantes)

Apoyo en la implementación y operación de pipelines de ML y agentes inteligentes, optimizando su rendimiento y escalabilidad :

• Administración experta de Databricks Mosaic AI , asegurando entornos robustos y confiables.
• Diseño y despliegue de pipelines Agentic AI, gestionando todo el ciclo de vida de los agentes.
• Seguimiento integral de desempeño y logging con MLflow, Prometheus y Grafana.
• Orquestación de entornos de inferencia con Kubernetes , Jobs y Workflows en Databricks.
• Gestión eficiente de sistemas multi-agente y recursos, con contenedores Docker y CI / CD automatizado.
• Implementación de infraestructura como código ( Terraform, ARM templates ) para despliegues reproducibles y escalables.