Consultor de Aprendizaje Automático
hace 2 días
Madrid
Únete a Amaris Consulting y trabaja en plataformas de banca digital que dan servicio a miles de usuarios en todo el mundo. Forma parte de un equipo internacional, crece en un entorno ágil y desarrolla tu carrera dentro de un grupo global que valora la innovación, la colaboración y el talento. 🎯 Tu misión y tu impacto Como MLOps Engineer, tendrás un papel clave en la puesta en producción, operación y evolución de soluciones de Machine Learning. Trabajarás junto a equipos de Data Science, Data Engineering, Software Engineering y Cloud para crear plataformas que permitan entrenar, desplegar y monitorizar modelos de forma segura y fiable. Tu trabajo cubrirá todo el ciclo de vida del modelo, desde la preparación de los entornos y los datos hasta el seguimiento del rendimiento en producción. ✅ Lo que buscamos • 4–6 años de experiencia en posiciones de MLOps, ML Platform Engineering, DevOps especializado en Machine Learning o similares., • Experiencia con Python y automatización de procesos., • Conocimiento práctico del ciclo de vida de modelos de Machine Learning., • Experiencia con herramientas como MLflow, Kubeflow, Airflow, Argo Workflows u otras plataformas similares., • Experiencia trabajando con Docker y Kubernetes., • Conocimientos de CI/CD aplicados a código, datos y modelos., • Experiencia en entornos cloud, preferiblemente Azure, aunque también valoramos experiencia con AWS o GCP., • Familiaridad con servicios como Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure DevOps, Azure Container Registry o equivalentes., • Conocimientos de Infraestructura como Código, especialmente Terraform, Bicep o herramientas similares., • Experiencia con repositorios de modelos, control de versiones, gestión de artefactos y trazabilidad de experimentos., • Conocimientos de monitorización, logging y alertas para modelos y servicios de inferencia., • Nivel de inglés profesional para colaborar con equipos internacionales. 🛠 Lo que harás • Diseñar y mantener plataformas para el entrenamiento, validación y despliegue de modelos de Machine Learning., • Crear pipelines automatizados para llevar modelos desde la experimentación hasta producción., • Integrar procesos de CI/CD y CT, incluyendo pruebas de código, datos y modelos., • Gestionar el versionado de modelos, datasets, configuraciones y artefactos., • Desplegar servicios de inferencia mediante contenedores y Kubernetes., • Trabajar con equipos de Data Science para convertir modelos experimentales en servicios listos para producción., • Definir procesos de reentrenamiento y actualización de modelos., • Implementar sistemas de monitorización para controlar métricas de rendimiento, calidad de predicción, latencia y consumo de recursos., • Detectar posibles desviaciones en los datos y en el comportamiento de los modelos, incluyendo data drift y model drift., • Mejorar la trazabilidad, reproducibilidad y control de los procesos de Machine Learning., • Gestionar entornos cloud y recursos de cómputo teniendo en cuenta la seguridad y los costes., • Automatizar la creación de entornos con Terraform, Bicep u otras herramientas de IaC., • Participar en la resolución de incidencias en producción y en los análisis de causa raíz., • Contribuir a la definición de buenas prácticas de seguridad, gobierno y cumplimiento para soluciones de IA., • Documentar arquitecturas, procesos y decisiones técnicas para facilitar el trabajo entre equipos. 🧠 Tu mindset y soft skills • Capacidad para analizar problemas técnicos y encontrar soluciones prácticas., • Comunicación clara con perfiles de Data Science, Software Engineering, Data Engineering, Cloud y negocio., • Sentido de ownership y comodidad trabajando con sistemas en producción., • Interés por la automatización, la calidad del software y la mejora continua., • Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares y distribuidos., • Organización para gestionar varias iniciativas técnicas al mismo tiempo. Comodidad trabajando en metodologías ágiles como Scrum o Kanban. ✨ Se valorará especialmente • Experiencia en sector Retail., • Conocimiento de Databricks, Spark, Azure Data Factory, Synapse o plataformas de datos similares., • Experiencia con feature stores, como Feast u otras soluciones equivalentes., • Conocimientos de model serving, por ejemplo KServe, Seldon, BentoML o FastAPI., • Experiencia con sistemas de mensajería y procesamiento de datos, como Kafka o RabbitMQ., • Conocimientos de prácticas SRE, incluyendo SLIs, SLOs, alertas y gestión de incidentes., • Experiencia con modelos de lenguaje, sistemas de IA generativa o plataformas de evaluación de modelos., • Familiaridad con herramientas de seguridad, gestión de secretos y control de accesos., • Certificaciones cloud o de Kubernetes. 🚀 ¿Por qué unirte a nosotros? • Crecimiento profesional: el 70% de nuestros líderes senior comenzaron en posiciones junior., • Formación continua: acceso a nuestra Technology Academy, cursos en Udemy, webinars y certificaciones financiadas por la compañía., • Flexibilidad: opciones de trabajo en remoto, políticas de trabajo flexible y beneficios sociales, como tickets restaurante, transporte, ayuda guardería y seguro médico privado., • Bienestar: nuestro programa WeCare acompaña a los empleados en situaciones críticas., • Desarrollo personal: presupuesto anual de formación para potenciar tus conocimientos técnicos y tus habilidades profesionales. En Amaris Consulting, estamos comprometidos con la creación de un entorno inclusivo. Damos la bienvenida a todas las candidaturas cualificadas, independientemente de su género, orientación sexual, raza, etnia, edad o cualquier otra característica.