Descripción de la oferta
¿Listo/a para impulsar tu carrera como MLOps Engineer en proyectos de Machine Learning y cloud a gran escala? ?
¿Cómo es trabajar con nosotr@s?
Tenemos una cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto retador que impulsará tus conocimientos y experiencia.
Crecimiento profesional: Apostamos por el crecimiento de nuestro equipo y priorizamos la promoción interna.
Cercanía: Nunegal lo formamos personas, no números. Nos conocemos por el nombre.
Buen rollo?: Somos un equipo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. Además, somos conocidos por nuestro #Nunefest
¿Qué te ofrecemos?
Incorporación a una empresa en constante crecimiento.
Teletrabajo 100%.
Retribución flexible (ticket restaurante, seguro médico, transporte y guardería).
Formación en inglés y cursos IT.
Sobre ti…
Experiencia sólida de al menos 4 años en Machine Learning y MLOps, con enfoque en producción y despliegue de modelos.
Dominio de Python y familiaridad con entornos cloud (Azure, AWS, GCP).
Capacidad para integrar modelos en microservicios y servicios serverless y conectar con APIs externas y MCPs.
Conocimiento en gestión de modelos con MLflow y Azure ML.
Experiencia con pipelines de entrenamiento, inferencia y procesamiento batch, y sistemas basados en LLMs y agentes.
Habilidad para diseñar soluciones técnicas complejas y colaborar en equipos multidisciplinares.
¿Cómo será tu día a día?
Implementarás soluciones técnicas de ML en producción, asegurando escalabilidad y eficiencia.
Colaborarás con equipos de desarrollo, datos y DevOps para garantizar la integración de modelos en arquitecturas cloud y microservicios.
Participarás en la automatización de pipelines, pruebas de modelos y monitorización de rendimiento.
Desarrollarás servicios y APIs que permitan la interacción de modelos con aplicaciones internas y externas.
Contribuirás a la adopción de buenas prácticas de MLOps, asegurando calidad, trazabilidad y reproducibilidad de los modelos.
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