MLOps Engineer — Real-Time ML Platforms

GamblingCareers.com; Barcelona; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Aristocrat busca un/a Ingeniero/a MLOps para liderar la entrega de modelos de ML como servicios en producción, optimizando latencia, rendimiento y escalabilidad. El rol se integra en el equipo de ML y colaborarás con Data Scientists para llevar prototipos a producción.

Se trabajará con Kubernetes, KServe/Triton/BentoML, y pipelines CI/CD, asegurando monitoreo y gobernanza de modelos. Viajes y sede en Barcelona pueden aplicar según proyecto.

Qualifications

• Más de 4 años de experiencia en infra de ML/ML Ops o plataformas.
• Formación en Ingeniería, Informática o áreas relacionadas.
• Experiencia desplegando modelos como servicios en tiempo real de baja latencia, con caché y rendimiento.

Responsibilities

• Desplegar modelos de ML como APIs en tiempo real, priorizando latencia y rendimiento.
• Diseñar y gestionar infra de despliegue y serving con contenedores y Kubernetes.
• Desarrollar y mantener pipelines de CI/CD y flujos de entrenamiento con Airflow.
• Gestionar seguimiento de experimentos, registro de modelos, versionado y gobernanza.
• Desarrollar infra de monitorización y observabilidad (Prometheus, Grafana).
• Asegurar reproducibilidad entre entornos y pipelines con reintentos y rollback.
• Colaborar con ML Engineers y Data Scientists para pasar prototipos a producción.

Skills

Docker

Kubernetes

CI/CD

Airflow

MLflow

Weights & Biases

Python

Prometheus

Grafana

Cloud platforms

Serving frameworks

Education

Ingeniería informática o afines

Tools

Docker

Kubernetes

Airflow

Prefect

Kubeflow

MLflow

Weights & Biases

Prometheus

Grafana

KServe/Triton/BentoML

GCP/AWS/Azure

Job description

Aristocrat busca un/a Ingeniero/a MLOps para liderar la entrega de modelos de ML como servicios en producción, optimizando latencia, rendimiento y escalabilidad. El rol se integra en el equipo de ML y colaborarás con Data Scientists para llevar prototipos a producción.

Se trabajará con Kubernetes, KServe/Triton/BentoML, y pipelines CI/CD, asegurando monitoreo y gobernanza de modelos. Viajes y sede en Barcelona pueden aplicar según proyecto.