Data Scientist

REQUISITOS IMPRESCINDIBLES:

Buscamos un/a MLOps Engineer para diseñar, implementar y mantener infraestructuras escalables para el ciclo de vida de modelos de Machine Learning y sistemas basados en LLMs.

Responsabilidades

Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue de modelos.

Automatizar workflows de ML (CI/CD, testing, versionado).

Implementar sistemas de monitorización y observabilidad para modelos y agentes.

Gestionar infraestructura cloud para ML.

Asegurar la escalabilidad, disponibilidad y eficiencia de los sistemas.

Colaborar con Data Scientists e Ingenieros para productivizar modelos.

Requisitos

2–3 años de experiencia en MLOps, DevOps o roles similares.

Experiencia con Python y herramientas de automatización.

Conocimientos en contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).

Experiencia en CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).

Experiencia en monitorización (Prometheus, Grafana, etc.).

REQUISITOS VALORABLES:

Experiencia en cloud: AWS (EKS, SageMaker, CloudWatch) o Azure (AKS, Azure ML, Monitor).

Experiencia con pipelines de ML (MLflow, Kubeflow, Airflow).

Conocimientos en sistemas basados en LLMs y agentes.

Evaluación y observabilidad de agentes (tracking, tracing, debugging de prompts).

Gestión de datos y feature stores.

TITULACION REQUERIDA:

Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM relacionadas.

AÑOS EXPERIENCIA EN PERFIL SOLICITADO:

2–3 años de experiencia en puesto similiar.