MLOps Engineer|Databricks| MLflow | Remoto 100%

Cobser Consulting; Granada; A distancia; EUR 42.000 - 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una consultoría tecnológica busca un ML Engineer para un cliente bancario en Granada. El candidato será responsable de implementar y operar pipelines de machine learning, utilizando herramientas como Databricks, MLflow y Kubernetes. Se ofrece un contrato indefinido con un salario de 50.000 € brutos anuales, dependiendo de la experiencia. La posición es remota con trabajo en un proyecto multinacional.

Formación

• Experiencia en la implementación y operación de pipelines de ML.
• Conocimiento en orquestación con Kubernetes.
• Capacidad para implementar infraestructura como código.

Responsabilidades

• Administrar Databricks Mosaic AI para entornos robustos.
• Diseñar y desplegar pipelines de agentes inteligentes.
• Gestionar el ciclo de vida de los agentes y optimizar su rendimiento.

Conocimientos

Administración de Databricks Mosaic AI

Diseño 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.