Descripción de la oferta
Analista MLOps / Ingeniero MLOps
Principales responsabilidades
Desarrollar, desplegar y mantener aplicaciones de IA utilizando Python en entornos productivos.
Gestionar y orquestar contenedores y despliegues mediante Kubernetes.
Diseñar y ejecutar procesos ETL con Python y Spark para el procesamiento de datos.
Construir y mantener APIs relacionadas con soluciones de IA/ML.
Implementar pipelines de CI/CD y garantizar la calidad del código mediante herramientas como GitHub Actions, Sonar o Fortify.
Colaborar con Científicos de Datos, Product Owners y equipos técnicos asegurando la operativa y monitorización en producción.
Requerimientos
Excluyentes
Al menos 4 años de experiencia en desarrollo y mantenimiento de aplicaciones con componentes de IA.
Experiencia con Python.
Experiencia en Kubernetes para despliegue y gestión de aplicaciones.
Conocimiento en SQL.
Experiencia en procesos ETL con Python y Spark.
Experiencia con Git y pipelines CI/CD (GitHub Actions, Sonar, Fortify o similares).
Experiencia en despliegue, mantenimiento y monitorización de aplicaciones en producción.
Desarrollo de APIs orientadas a IA/ML.
Experiencia en testing de código (Pytest).
Español obligatorio.
Deseables
Experiencia en AWS (Step Functions) o Azure (Azure Functions, Durable Functions).
Conocimiento en Infraestructura como Código (Terraform).
Experiencia con herramientas como MLflow o Kubeflow.
Experiencia en orquestación (Control-M, Airflow).
Conocimiento en plataformas como Databricks o Cloudera.
Experiencia con herramientas de streaming como Kafka.
Conocimiento en herramientas de monitorización como Kibana o Dynatrace.
Experiencia con bases de datos como ElasticSearch, MongoDB, PostgreSQL o almacenamiento tipo S3.
Conocimientos en NLP, IA Generativa y LLMOps (Langchain, agentes, etc.).
Experiencia en modelos supervisados y no supervisados.
Experiencia en OCR, chatbots o soluciones RAG.
Conocimiento en herramientas BI como Power BI.
Beneficios
Contrato indefinido con salario competitivo.
Modalidad flexible y posibilidad de trabajo remoto.
Plan de carrera personalizado y formación continua.
Participación en proyectos estables con alto componente técnico.
Flexibilidad horaria y enfoque en la conciliación.
Beneficios sociales adaptados a tus necesidades.
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