MLOps Engineer: Plataformas de ML en la Nube (Remote)

Amaris Consulting; Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 95.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Tickets restaurante

Transporte

Ayuda guardería

Seguro médico privado

Descripción de la vacante

Amaris Consulting busca un MLOps Engineer para liderar la puesta en producción y evolución de soluciones de Machine Learning a gran escala. Colaborarás con Data Science, Data Engineering y Cloud para entrenar, desplegar y monitorizar modelos con pipelines automatizados.

Se requiere 4–6 años de experiencia, dominio de Python, Docker/Kubernetes y Azure; experiencia en MLflow, Kubeflow y CI/CD para código, datos y modelos. Trabajo en entorno ágil y global, con posibilidad de remoto/mixto.

Formación

• 4–6 años de experiencia en MLOps, ML Platform Engineering, DevOps enfocado en ML o similares.
• Experiencia con Python y automatización de procesos.
• Conocimiento del ciclo de vida de modelos de ML.
• Experiencia con MLflow, Kubeflow, Airflow, Argo Workflows u otras plataformas.
• Experiencia con Docker y Kubernetes.
• Conocimientos de CI/CD aplicados a código, datos y modelos.
• Experiencia en entornos cloud (Azure preferente; AWS/GCP también valorados).
• Conocimientos de Terraform, IaC (Bicep etc.).
• Experiencia con Databricks, Spark y herramientas de orquestación de datos.
• Conocimientos de seguridad y control de acceso para soluciones de IA.

Responsabilidades

• Diseñar y mantener plataformas para entrenamiento, validación y despliegue de modelos de ML.
• Crear pipelines automatizados desde experimentación hasta producción.
• Gestionar versionado de modelos, datasets y artefactos.
• Desplegar servicios de inferencia con contenedores y Kubernetes.
• Trabajar con Data Science para poner modelos en producción.
• Definir procesos de reentrenamiento y actualización de modelos.
• Implementar monitorización y alertas de rendimiento y coste.
• Detectar data drift y model drift; mejorar trazabilidad y reproducibilidad.
• Gestionar entornos cloud con foco en seguridad y coste.
• Automatizar entornos con Terraform/Bicep u IaC.
• Participar en resolución de incidencias en producción y análisis de causa raíz.
• Contribuir a buenas prácticas de seguridad y gobierno de IA.
• Documentar arquitecturas y decisiones técnicas; fomentar colaboración entre equipos.

Conocimientos

Python

Docker

Kubernetes

CI/CD

Terraform

Azure

MLflow

Kubeflow

Airflow

Argo Workflows

Databricks

Spark

Kafka

RabbitMQ

FastAPI

Herramientas

Databricks

Spark

Azure Data Factory

Synapse

Feast

KServe

Seldon

BentoML

FastAPI

Kafka

RabbitMQ

Terraform

Bicep

Descripción del empleo

Amaris Consulting busca un MLOps Engineer para liderar la puesta en producción y evolución de soluciones de Machine Learning a gran escala. Colaborarás con Data Science, Data Engineering y Cloud para entrenar, desplegar y monitorizar modelos con pipelines automatizados.

Se requiere 4–6 años de experiencia, dominio de Python, Docker/Kubernetes y Azure; experiencia en MLflow, Kubeflow y CI/CD para código, datos y modelos. Trabajo en entorno ágil y global, con posibilidad de remoto/mixto.