Desarrollador​/a de Aplicaciones

¿ Te apasiona el desarrollo de soluciones de Machine Learning?

Buscamos un/a Desarrollador/a de Aplicaciones 10 especializado/a en MLOps y Machine Learning para incorporarse a un proyecto estable, participando en el desarrollo, despliegue, automatización y mantenimiento de soluciones de Machine Learning en entornos productivos.

• Desarrollo de soluciones en Python orientadas a Machine Learning e ingeniería de datos.
• Despliegue, operación y mantenimiento de modelos de Machine Learning en producción.
• Gestión de entornos contenerizados mediante Docker y Kubernetes, así como pipelines y procesos CI/CD.
• Monitorización de modelos, incluyendo retraining, control de drift y seguimiento de experimentos.
• Configuración y optimización de Stratio y trabajo con plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) en proyectos de industrialización de modelos.

• Experiencia en desarrollo en Python aplicado a machine learning o ingeniería de datos
• Conocimiento en despliegue y operación de modelos de machine learning en entornos productivos.
• Experiencia en contenedorización y orquestación (Docker y Kubernetes).
• Conocimiento de pipelines de datos y automatización de procesos (CI/CD aplicado a ML).
• Experiencia en herramientas de versionado de código y control de experimentos (Git, MLflow u otras equivalentes).
• Conocimiento de entornos cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios asociados a machine learning.
• Experiencia en monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
• Conocimientos de monitorización de modelos, retraining y gestión de drift de al menos 2 años.
• Conocimientos de la plataforma Stratio de al menos 3 años, incluyendo experiencia
• Práctica en la configuración, administración y optimización de sus componentes principales

• Experiencia con herramientas específicas de MLOps (Kubeflow, Airflow, MLflow, Metaflow, etc.).
• Conocimiento en ingeniería de datos y procesamiento distribuido (Spark, pipelines de datos).
• Experiencia en arquitecturas de microservicios y APIs para inferencia de modelos.
• Conocimiento en gobernanza de modelos, explicabilidad y control de drift.
• Experiencia trabajando en entornos de analítica avanzada o inteligencia artificial.
• Participación en proyectos de industrialización de modelos de machine learning.
• Conocimiento de prácticas de Dev Ops aplicadas a entornos de datos y ML.

• Ubicación: indiferente dentro de España
• Calendario C, con 3 días de jornada intensiva y 2 días de jornada completa, trabajando dos tardes a la semana.