Data Scientist

Descripción

Resumen del Puesto: 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. Puntos Destacados: 1. Diseñar, implementar y mantener infraestructuras escalables para ML y LLMs. 2. Automatizar workflows de ML y gestionar infraestructura cloud. 3. Colaborar con Data Scientists e Ingenieros para productivizar modelos. 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.