MLOps Engineer|Databricks| MLflow | Remoto 100%

Cobser Consulting; Castilla y León; A distancia; EUR 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de consultoría busca incorporar un ML Engineer para un proyecto multinacional. El trabajo es remoto y se ofrece un contrato indefinido con un salario que oscila entre 50.000 € anuales, dependiendo de la experiencia. Las responsabilidades incluyen la implementación de pipelines de ML, la optimización del rendimiento y la gestión de entornos de inferencia.

Formación

• Experiencia en administración de Databricks Mosaic AI.
• Habilidad para diseñar y desplegar pipelines Agentic AI.
• Conocimientos en seguimiento de desempeño con MLflow, Prometheus y Grafana.

Responsabilidades

• Apoyar en la implementación de pipelines de ML.
• Optimizar el rendimiento y escalabilidad de los sistemas.
• Gestionar entornos de inferencia con Kubernetes.

Conocimientos

Administración de Databricks Mosaic AI

Diseño y despliegue de pipelines Agentic AI

MLflow

Prometheus

Grafana

Kubernetes

Docker

Terraform

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.