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REQUISITOS IMPRESCINDIBLES:
Buscamos un/a MLOps Engineer para diseñar, implementar y mantener infraestructuras escalables para el ciclo de vida de modelos de Machine Learning y sistemas basados en LLMs.
Responsabilidades
Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue de modelos.
Automatizar workflows de ML (CI/CD, testing, versionado).
Implementar sistemas de monitorización y observabilidad para modelos y agentes.
Gestionar infraestructura cloud para ML.
Asegurar la escalabilidad, disponibilidad y eficiencia de los sistemas.
Colaborar con Data Scientists e Ingenieros para productivizar modelos.
Requisitos
2–3 años de experiencia en MLOps, DevOps o roles similares.
Experiencia con Python y herramientas de automatización.
Conocimientos en contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
Experiencia en CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
Experiencia en monitorización (Prometheus, Grafana, etc.).
REQUISITOS VALORABLES:
Experiencia en cloud: AWS (EKS, SageMaker, CloudWatch) o Azure (AKS, Azure ML, Monitor).
Experiencia con pipelines de ML (MLflow, Kubeflow, Airflow).
Conocimientos en sistemas basados en LLMs y agentes.
Evaluación y observabilidad de agentes (tracking, tracing, debugging de prompts).
Gestión de datos y feature stores.
TITULACION REQUERIDA:
Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM relacionadas.
AÑOS EXPERIENCIA EN PERFIL SOLICITADO:
2–3 años de experiencia en puesto similiar.
