Machine Learning Engineer
hace 4 días
Madrid
Machine Learning Engineer / MLOps (Python, Kubernetes, AI) Ubicación: Madrid (100% remoto) Incorporación: Lo antes posible Buscamos un/a Machine Learning Engineer / MLOps para unirse a un proyecto de alto impacto enfocado en el despliegue y operación de soluciones de inteligencia artificial en un entorno corporativo basado en Kubernetes (IBM Cloud). Este rol actúa como puente entre Data Science, Software Engineering y negocio, con un fuerte enfoque en sistemas de IA en producción. Sobre el rol Serás responsable de operacionalizar, desplegar, monitorizar y mantener modelos de IA garantizando rendimiento, escalabilidad, estabilidad y trazabilidad. El foco principal será la gestión documental inteligente (OCR, clasificación, extracción y procesamiento de documentos) mediante microservicios de IA. Responsabilidades principales • Despliegue y operación de modelos de Machine Learning en Kubernetes (IBM Cloud / IKS), • Construcción y mantenimiento de pipelines de inferencia (batch y tiempo real), • Optimización del rendimiento, escalabilidad y fiabilidad de los servicios de IA, • Diseño y gestión de microservicios de inferencia y APIs REST (FastAPI), • Monitorización de sistemas y ajuste basado en métricas reales, • Diagnóstico y resolución de incidencias en producción, • Gestión de versionado de modelos y APIs (compatibilidad hacia atrás), • Colaboración estrecha con equipos de Data Science y Software Engineering, • Traducción de requisitos de negocio a soluciones técnicas Conocimientos técnicos clave Machine Learning (orientado a producción) • Comprensión sólida de pipelines de inferencia, • Experiencia con modelos de OCR, NLP, clasificación y extracción, • Capacidad para trabajar con modelos preentrenados entendiendo sus limitaciones, • Desarrollo backend con Python, • Programación asíncrona (async/await), concurrencia y gestión de recursos, • Experiencia con frameworks como FastAPI o similares, • Experiencia con Pods, Deployments, Services, ConfigMaps y Secrets, • Gestión de recursos (CPU/memoria), • Escalado horizontal (HPA), • IBM Kubernetes Service (IKS), • IBM Cloud Object Storage, • Herramientas de logging y monitorización, • Conocimiento de redes corporativas, proxies (Istio, ingress) y seguridad Arquitectura y operación • Diseño y operación de microservicios de IA, • Integración con sistemas backend, • Observabilidad: métricas, logging estructurado y monitorización (Grafana), • Buenas prácticas de logging seguro Conocimiento funcional • Gestión documental inteligente: OCR, clasificación y extracción, • Procesamiento de múltiples formatos (PDF, Office, imágenes), • Sensibilidad a calidad de datos y casos borde Colaboración • Trabajo conjunto con Data Science para integrar modelos en producción, • Coordinación con Software Engineering en APIs y SLAs, • Comunicación clara con perfiles técnicos y de negocio Entorno de desarrollo • Experiencia trabajando en entornos Windows, • Uso de Docker, Git, entornos virtuales y testing básico, • Capacidad de replicar y depurar entornos localmente Perfil buscado • Mentalidad orientada a producción (estabilidad y fiabilidad), • Capacidad analítica y resolución de problemas bajo presión, • Autonomía y responsabilidad, • Comunicación efectiva Valorable • Experiencia en inferencias batch, • Experiencia ajustando configuraciones de Kubernetes (no solo entornos gestionados), • Monitorización de consumo de recursos en modelos ML Resumen Buscamos un/a ingeniero/a con fuerte enfoque en MLOps, especializado/a en Python y Kubernetes, capaz de desplegar y operar modelos de IA en entornos corporativos, con foco en sistemas de gestión documental inteligente, observabilidad y cumplimiento de SLAs. Contacto Menna Chikhi Email: Teléfono: +34 910 79 82 26 LinkedIn: Menna Chikhi Si te interesa trabajar en sistemas de IA en producción dentro de un entorno técnico exigente y colaborativo, esperamos tu candidatura.
