Data Scientist | MLOps & Advanced Analytics
1 day ago
Madrid
Data Scientist | MLOps, Python & Cloud Hay proyectos donde los modelos se quedan en notebooks. Y hay proyectos donde el reto está en llevarlos a producción, escalarlos y mantenerlos funcionando de forma fiable. Aquí trabajarás en soluciones de Machine Learning productivas, dentro de un entorno donde MLOps, automatización, cloud y monitorización tienen un papel clave. Formarás parte de SCI ServiClients, una compañía donde encontrarás estabilidad, cercanía y autonomía para aportar tu experiencia técnica en proyectos de datos e inteligencia artificial. ✅ Lo que hará que esta oportunidad te encaje ✅ Machine Learning en producción Participarás en el desarrollo, despliegue y mantenimiento de modelos en entornos reales, donde la fiabilidad y la escalabilidad son clave. ✅ Foco real en MLOps Trabajarás en el ciclo completo del modelo: validación, despliegue, monitorización, retraining y mejora continua. ✅ Stack técnico actual Utilizarás Python, Docker, Kubernetes, Git, MLflow y herramientas de automatización, versionado y control de experimentos. ✅ Cloud y plataforma Stratio Participarás en proyectos sobre AWS, Azure o GCP, trabajando también con Stratio en configuración y optimización de componentes. ✅ Proyecto estable con autonomía Te incorporarás a un entorno con continuidad, margen para aportar criterio técnico y comunicación cercana en el día a día. Tu misión Desarrollar, desplegar y mantener soluciones de Machine Learning en producción, asegurando que los modelos sean fiables, escalables y sostenibles dentro de entornos cloud y MLOps. En tu día a día… Desarrollarás soluciones de Machine Learning en Python. Diseñarás pipelines de datos y procesos automatizados. Desplegarás modelos con Docker y Kubernetes. Implementarás procesos de CI/CD aplicados a ML. Monitorizarás modelos, gestionando drift, retraining y mejoras continuas. Trabajarás con Git, MLflow, cloud y Stratio. Qué te ayudará a tener éxito ✅ Experiencia en ML, MLOps o ingeniería de datos Al menos 3 años de experiencia desarrollando, desplegando o manteniendo modelos, pipelines o soluciones de datos. ✅ Dominio de Python y entornos productivos Experiencia aplicando Python a Machine Learning, analítica avanzada o ingeniería de datos. ✅ Conocimientos de Docker, Kubernetes y CI/CD Experiencia en contenedorización, automatización y despliegue de soluciones escalables. ✅ Cloud y herramientas MLOps Experiencia en AWS, Azure o GCP, junto con herramientas como Git, MLflow o similares. ✅ Experiencia con Stratio Conocimiento práctico de Stratio, especialmente en configuración, administración u optimización de componentes. ✅ Formación STEM Titulación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras disciplinas relacionadas. ⭐ También te ayudará destacar si… Has trabajado con Kubeflow, Airflow, Metaflow o Spark. Tienes experiencia con APIs o microservicios para inferencia. Has participado en industrialización, gobernanza o monitorización avanzada de modelos. Da el siguiente paso Si quieres trabajar en proyectos donde el Machine Learning no se queda en la teoría, sino que se despliega, se monitoriza y genera impacto real, esta oportunidad puede encajar contigo. Aquí encontrarás un entorno estable, técnico y cercano donde podrás seguir creciendo en MLOps, cloud e industrialización de modelos.