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Resumen: Appodeal busca un Ingeniero Senior de MLOps para unirse a su equipo de Datos, diseñando y gestionando sistemas que impulsan predicciones en tiempo real a gran escala. Aspectos destacados: 1. Oportunidad de trabajar en proyectos de vanguardia con impacto global. 2. Cultura colaborativa que valora la innovación y el aprendizaje continuo. 3. Autonomía e impacto al construir sistemas cruciales. **Appodeal** es una dinámica empresa estadounidense centrada en productos, con una presencia verdaderamente global. Contamos con oficinas en **Varsovia, Barcelona y Parkland (Florida)**, además de miembros remotos del equipo ubicados en todo el mundo. Nuestra empresa prospera gracias a la diversidad, la colaboración y la innovación, lo que nos convierte en líderes en el ámbito de la monetización de aplicaciones móviles. **¿Por qué Appodeal?** En Appodeal somos más que una simple empresa: somos un equipo unido por una misión común: **¡Ayudar a las personas a descubrir y desarrollar sus talentos mediante productos que permiten el éxito de los negocios basados en aplicaciones móviles!** Nos sentimos orgullosos de nuestro producto de vanguardia y de nuestro equipo internacional de profesionales talentosos. Esto es lo que valoramos, y esperamos que también lo valore usted: * **Aprendizaje y crecimiento continuos:** Nos apasiona aprender, crecer personalmente y construir carreras profesionales satisfactorias. * **Generar un impacto:** Estamos comprometidos con la creación de una empresa que defina una era y deje una huella duradera en la industria de las aplicaciones móviles. * **Resolver desafíos apasionantes:** A diario enfrentamos problemas complejos, respaldados por un equipo de profesionales y mentores de clase mundial. * **Disfrutar del camino:** Creemos en divertirnos mientras trabajamos hacia nuestros objetivos. Buscamos un **Ingeniero Senior de MLOps** para incorporarlo a nuestro **equipo de Datos en Barcelona.** Únase al equipo de MLOps de Adquisición de Usuarios, que construye la columna vertebral de ML de Appodeal. Diseñamos y gestionamos los sistemas que impulsan predicciones en tiempo real a gran escala, donde cada milisegundo cuenta. Nuestro trabajo impulsa directamente miles de operaciones de puja cada segundo, apoyando una plataforma de inferencia de alto rendimiento y baja latencia utilizada en toda la empresa. Usted ayudará a dar forma y evolucionar una plataforma moderna de ML construida alrededor de Databricks, MLflow, Unity Catalog, GitHub Actions e integraciones profundas con nuestro servicio Predictor. Esto significa resolver desafíos reales de ingeniería: escalar tuberías de entrenamiento, optimizar cargas de trabajo en GPU, garantizar promociones seguras y automatizadas de modelos, y mantener una inferencia en línea fiable bajo cargas extremas. Colaborará diariamente con los equipos de Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Tiempo de Ejecución, DevOps y Producto, y tendrá plena responsabilidad sobre los sistemas y proyectos que toque. Este es un puesto para ingenieros que valoran la autonomía, el impacto y la construcción de cosas que realmente importan. #### **Responsabilidades:** * Diseñar, operar y mejorar la plataforma de ML, incluidos los flujos de trabajo de Databricks para entrenamiento, MLflow y Unity Catalog para gestión de modelos, tuberías CI/CD mediante GitHub Actions y Databricks Asset Bundles, e integración con la capa de inferencia en tiempo de ejecución. * Apoyar a los científicos de datos en el desarrollo y mantenimiento de tuberías de entrenamiento de extremo a extremo, cubriendo procesamiento de datos, transformaciones de características, entrenamiento de modelos de ML en GPU y configuraciones de entrenamiento distribuido para garantizar flujos de trabajo eficientes y escalables. * Garantizar una inferencia de modelos fiable y segura mediante la validación de modelos antes de su promoción, la verificación de compatibilidad de metadatos, el monitoreo de la latencia y el apoyo a los flujos de evaluación de modelos. * Mantener una sólida observabilidad de ML, incluyendo monitoreo en línea y fuera de línea, comprobaciones de paridad de datos y características, y validación automática del rendimiento de los modelos en producción. * Desarrollar herramientas y APIs internas que permitan a los equipos de Ciencia de Datos y a los gestores de cuentas experimentar, validar y promocionar modelos de forma eficiente, reduciendo así la fricción operativa. #### **Requisitos:** * 3 o más años de experiencia en MLOps, Ingeniería de plataformas de ML o puestos de Backend que respalden sistemas de ML en producción. * Fuertes habilidades en Python e ingeniería de software, con experiencia en la creación y mantenimiento de APIs (FastAPI, Flask o similares). * Experiencia práctica con redes neuronales profundas (DNN) usando PyTorch u otros marcos modernos de aprendizaje profundo, incluido el entrenamiento en GPU y la optimización del aprovechamiento del hardware. * Conocimientos sólidos de computación distribuida y procesamiento de datos mediante Apache Spark o marcos similares. * Experiencia con Databricks (Trabajos, MLflow, Delta, UC) o una plataforma de ML basada en la nube equivalente. * Comprensión sólida del ciclo de vida de ML: ingesta de datos, experimentación, empaquetado de modelos, despliegue y monitoreo. * Familiaridad con sistemas de inferencia de modelos en tiempo real y garantía de compatibilidad con servicios posteriores. * Experiencia con bibliotecas de validación de datos (Pydantic o similares) utilizadas dentro de flujos de trabajo de ML y API. * Buen conocimiento de contenedores Docker, Kubernetes y conceptos básicos de redes. * Experiencia creando y manteniendo tuberías CI/CD (GitHub Actions o similares). * Experiencia con herramientas de orquestación (Trabajos de Databricks, Dagster, Airflow o similares). * Capacidad demostrada para utilizar herramientas modernas de IA (Claude, ChatGPT, Gemini) para mejorar la velocidad y calidad del desarrollo. * Mentalidad proactiva con un fuerte sentido de propiedad, avanzando constantemente en el trabajo y anticipando los siguientes pasos sin necesidad de una dirección cercana. * Excelentes habilidades de comunicación en inglés. #### **Valorable:** * Experiencia en entornos de inferencia de ML con carga muy alta y baja latencia. * Conocimiento de marcos de entrenamiento de ML distribuidos o a gran escala y configuraciones multi-GPU. * Familiaridad con Databricks Asset Bundles. * Conocimiento de ONNX u otros formatos portátiles de serialización de modelos. * Capacidad para trabajar con el lenguaje de programación Rust. * Familiaridad con arquitecturas transformer, modelos codificador-decodificador o enfoques de modelado de secuencias. * Experiencia con conceptos de ingeniería de datos, como la construcción de tuberías de datos escalables, la comprensión de patrones CDC o el trabajo con conjuntos de datos estructurados y no estructurados. * Experiencia con MinIO u otros sistemas de almacenamiento compatibles con S3. * Conocimiento de protocolos de red como TCP, HTTP y gRPC, incluidas sus limitaciones en escenarios de baja latencia. * Capacidad para navegar con confianza por el ecosistema Atlassian (Jira, Confluence, Compass). Este puesto implica reubicarse en **Barcelona** y trabajar desde nuestra oficina en el centro de la ciudad. **¿Por qué unirse a nosotros?:** * Oportunidad de trabajar en proyectos de vanguardia con impacto global en la industria de aplicaciones móviles. * Una cultura laboral colaborativa e inclusiva que valora la innovación y el aprendizaje continuo. * Salario competitivo, modalidades de trabajo flexibles y un paquete integral de beneficios. * Oportunidades de desarrollo profesional y perspectivas de crecimiento profesional dentro de una empresa de rápido crecimiento. Con un producto excepcional y una misión que entusiasma e inspira, Appodeal ofrece una oportunidad única para generar un impacto mientras forma parte de un equipo increíble. **¡Únase a nosotros!** y ayude a dar forma al futuro del éxito de las aplicaciones móviles!
