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MLOps Engineer

hace 7 días

Madrid

Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Aquí podrás reinventar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo. Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte? Estamos buscando un Machine Learning Engineer para trabajar en soluciones avanzadas de Machine Learning y Generative AI . Este rol no consiste únicamente en consumir APIs o utilizar librerías prefabricadas, sino en comprender profundamente cómo funcionan los modelos y los sistemas, adaptando o modificando componentes existentes cuando sea necesario y contribuyendo a la definición técnica de nuevas soluciones. Buscamos especialmente a alguien que vaya más allá del uso superficial de las herramientas: una persona con la profundidad técnica para razonar sobre modelado, entrenamiento, arquitectura y comportamiento de modelos, y con la capacidad de entender por qué un enfoque funciona, cuándo falla y cómo puede mejorarse. ¿Qué harás en el proyecto? ¿Cuál será tu rol? Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos utilizando Databricks, MLflow y Delta Lake. Desarrollar prácticas MLOps avanzadas: versionado, CI/CD, automatización, monitoreo y gobernanza de modelos. Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Arquitectura para asegurar despliegues eficientes, reproducibles y seguros. Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud (Azure/AWS). Definir buenas prácticas y estándares de ingeniería aplicada a ML. Gestionar y mejorar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo del modelo. Aportar visión técnica, mentoría y liderazgo en iniciativas de MLOps dentro del área. Para desenvolverte bien en la posición se requieren conocimientos en/de: +4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering. Bases muy sólidas en Machine Learning y Deep Learning . Comprensión profunda de conceptos fundamentales como gradient descent , backpropagation , funciones de pérdida, optimización, dinámica de entrenamiento, regularización y comportamiento de modelos. Sólido entendimiento de mecanismos de atención y arquitecturas basadas en Transformers . Conocimiento firme de modelos como BERT, GPT y técnicas de adaptación/entrenamiento como LoRA. Capacidad de razonar sobre estos temas no solo desde una perspectiva práctica, sino también conceptual y matemática, con una clara comprensión de los avances más importantes del campo en los últimos años. Experiencia sólida en Python. Valoramos también: Experiencia práctica con Generative AI, incluyendo RAG, sistemas agentivos o grafos de conocimiento. Mentalidad de prototipado rápido, flexibilidad y una actitud fuerte. Curiosidad, ganas de aprender y deseo de mantenerse actualizado. No buscamos necesariamente a alguien que conozca en profundidad cada librería, framework o ecosistema de herramientas. La familiaridad con herramientas como LangChain, LangGraph o frameworks similares es un plus, pero no es nuestra prioridad principal. Valoramos mucho más unas bases fuertes en ML/DL, un entendimiento real de cómo funcionan los modelos y la capacidad de aprender, adaptarse y construir con criterio técnico sólido. Sería un gran encaje para este rol alguien que pueda responder con solidez preguntas como cómo entrenaría un determinado modelo, o qué modelo y técnicas elegiría para problemas como clasificación, segmentación, NLP u otras tareas relacionadas de ML, y explicar claramente el razonamiento detrás de esas decisiones. Este rol encaja especialmente bien con candidatos que tienden a pensar primero en términos de modelos, datos, objetivos, estrategias de entrenamiento y trade-offs , en lugar de recurrir directamente a envolver cada problema en una solución basada en agentes. Los frameworks agentivos pueden ser útiles en el contexto adecuado, pero no sustituyen unos fundamentos sólidos de ML y DL. Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte! ¿Qué te gustará de trabajar aquí? Proyectos variados y desafiantes: Trabajarás en retos multisectoriales, evitando la rutina y exponiéndote a tecnologías diversas. Flexibilidad y modelo híbrido: Cultura orientada al equilibrio vida‑trabajo. Aprendizaje continuo: Formación en tecnologías cloud, data governance, visualización… Participación real en proyectos con IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato. Diversidad de clientes e innovación constante: Proyectos de impacto real con organizaciones líderes. Entornos colaborativos e inclusivos: Equipos dinámicos, multiculturales y orientados al crecimiento. Crecimiento profesional y “challenge” técnico: Autonomía, mentoring, certificaciones y oportunidades de ampliar tu rol dentro del área de Data & AI. ¿Por qué Capgemini? Nuestros compromisos y prioridades Nuestro Plan de Igualdad y Código Ético garantizan procesos inclusivos y libres de discriminación, potenciando el talento, en un entorno multicultural y accesible para personas con discapacidad (valoramos positivamente disponer de certificado de discapacidad). Capgemini es un socio global en transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su doble transición hacia un mundo digital y sostenible, generando un impacto tangible tanto en las empresas como en la sociedad. Somos un grupo responsable y diverso formado por 340.000 profesionales en más de 50 países. Con una sólida trayectoria de más de 55 años, nuestros clientes confían en nosotros para aprovechar el valor de la tecnología y dar respuesta a todas sus necesidades de negocio. Ofrecemos servicios y soluciones end‑to‑end que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsados por nuestras capacidades líderes en IA, IA generativa, cloud y datos, junto con un profundo conocimiento sectorial y un sólido ecosistema de partners. MAKE IT REAL. ¡Únete al equipo!

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