Descripción de la oferta
Job Description
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?
Buscamos un/a Senior MLOps Engineer con experiencia sólida en Databricks para liderar la construcción, automatización y optimización de nuestros pipelines de Machine Learning en un entorno cloud de alto rendimiento. Serás una pieza clave en la industrialización de modelos ML y en la evolución de nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.
Responsabilidades
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.
Requisitos
+4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
Experiencia con MLflow, Delta Lake y Spark.
Conocimientos sólidos de CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions / Jenkins).
Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
Buen nivel en Python y SQL.
Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
Conocimiento de prácticas de observabilidad: logging, métricas, monitorización y alertas.
Valoramos también
Certificaciones en Databricks o Cloud.
Experiencia trabajando con equipos de Data Science.
Experiencia en arquitectura de datos moderna (Lakehouse).
Beneficios y valor añadido
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.
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.
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