Analista MLOps​/Ingenier@ MLOps

Analista MLOps / Ingeniero MLOps Principales responsabilidades

• Desarrollar, desplegar y mantener aplicaciones de IA utilizando Python en entornos productivos.
• Gestionar y orquestar contenedores y despliegues mediante Kubernetes.
• Diseñar y ejecutar procesos ETL con Python y Spark para el procesamiento de datos.
• Construir y mantener APIs relacionadas con soluciones de IA/ML.
• Implementar pipelines de CI/CD y garantizar la calidad del código mediante herramientas como Git Hub Actions, Sonar o Fortify.
• Colaborar con Científicos de Datos, Product Owners y equipos técnicos asegurando la operativa y monitorización en producción.

• Al menos 4 años de experiencia en desarrollo y mantenimiento de aplicaciones con componentes de IA.
• Experiencia con Python.
• Experiencia en Kubernetes para despliegue y gestión de aplicaciones.
• Conocimiento en SQL.
• Experiencia en procesos ETL con Python y Spark.
• Experiencia con Git y pipelines CI/CD (Git Hub Actions, Sonar, Fortify o similares).
• Experiencia en despliegue, mantenimiento y monitorización de aplicaciones en producción.
• Desarrollo de APIs orientadas a IA/ML.
• Experiencia en testing de código (Pytest).
• Español obligatorio.

• Experiencia en AWS (Step Functions) o Azure (Azure Functions, Durable Functions).
• Conocimiento en Infraestructura como Código (Terraform).
• Experiencia con herramientas como MLflow o Kubeflow.
• Experiencia en orquestación (Control-M, Airflow).
• Conocimiento en plataformas como Databricks o Cloudera.
• Experiencia con herramientas de streaming como Kafka.
• Conocimiento en herramientas de monitorización como Kibana o Dynatrace.
• Experiencia con bases de datos como Elastic Search, MongoDB, PostgreSQL o almacenamiento tipo S3.
• Conocimientos en NLP, IA Generativa y LLMOps (Langchain, agentes, etc.).
• Experiencia en modelos supervisados y no supervisados.
• Experiencia en OCR, chatbots o soluciones RAG.
• Conocimiento en herramientas BI como Power BI.

• Contrato indefinido con salario competitivo.
• Modalidad flexible y posibilidad de trabajo remoto.
• Plan de carrera personalizado y formación continua.
• Participación en proyectos estables con alto componente técnico.
• Flexibilidad horaria y enfoque en la conciliación.
• Beneficios sociales adaptados a tus necesidades.