Senior MLOps Engineer - Databricks, Cloud, Hybrid

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 100.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capgemini en Madrid busca un Senior MLOps Engineer con experiencia sólida en Databricks para liderar pipelines de ML en un entorno cloud de alto rendimiento. Te unirás al equipo de Data & AI para industrializar modelos y fortalecer nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.

Trabajarás con Data Science, Data Engineering y Arquitectura para despliegues eficientes, reproducibles y seguros, implementando prácticas de observabilidad, CI/CD y gobernanza de modelos en entornos Azure/AWS/GCP

Formación

• Más de 4–5 años de experiencia en MLOps o ML Engineering.
• Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
• Conocimientos de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions o Jenkins).
• Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
• Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
• Conocimiento de prácticas de observabilidad: logs, métricas, monitorización y alertas.
• Se valorarán certificaciones en Databricks o Cloud.

Responsabilidades

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos con Databricks, MLflow y Delta Lake.
• Desarrollar prácticas MLOps: versionado, CI/CD, automatización, monitoreo y gobernanza de modelos.
• Colaborar con Data Science, Data Engineering y Arquitectura para despliegues eficientes, reproducibles y seguros.
• Optimizar costes y rendimiento en entornos cloud.
• Gestionar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo del modelo.
• Ofrecer mentoría y liderazgo técnico en iniciativas de MLOps.

Conocimientos

MLOps

Machine Learning Engineering

Databricks

CI/CD

Azure

AWS

GCP

Docker

Kubernetes

Observability

Herramientas

MLflow

Delta Lake

Azure DevOps

GitHub Actions

Jenkins

Descripción del empleo

Capgemini en Madrid busca un Senior MLOps Engineer con experiencia sólida en Databricks para liderar pipelines de ML en un entorno cloud de alto rendimiento. Te unirás al equipo de Data & AI para industrializar modelos y fortalecer nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.

Trabajarás con Data Science, Data Engineering y Arquitectura para despliegues eficientes, reproducibles y seguros, implementando prácticas de observabilidad, CI/CD y gobernanza de modelos en entornos Azure/AWS/GCP