**Appodeal** es una dinámica empresa estadounidense centrada en productos, con una presencia verdaderamente global. Contamos con oficinas en **Varsovia, Barcelona y Virginia**, además de miembros del equipo remoto 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 mucho más que una empresa: somos un equipo unido por una misión común: **¡ayudar a cada persona a descubrir y desarrollar sus talentos!** Nos enorgullece nuestro producto de vanguardia y nuestro equipo internacional de profesionales talentosos. Esto es lo que valoramos, y esperamos que también lo valores tú: * **Aprendizaje y crecimiento continuos:** Estamos apasionados por aprender, crecer personalmente y construir carreras profesionales satisfactorias. * **Generar un impacto:** Estamos comprometidos con la construcción de una empresa que marque un hito histórico y deje una huella duradera en la industria de las aplicaciones móviles. * **Resolver desafíos fascinantes:** Enfrentamos problemas complejos cada día, respaldados por un equipo de profesionales y mentores de clase mundial. * **Disfrutar el camino:** Creemos en divertirnos mientras trabajamos hacia nuestros objetivos. Buscamos un/a **Ingeniero/a MLOps** experimentado/a para incorporarlo/a a nuestro **equipo de Datos (Vector) en Barcelona** #### **Sobre el puesto** Únete al equipo de MLOps de Adquisición de Usuarios que construye la columna vertebral central de ML de Appodeal. Diseñamos y operamos los sistemas que impulsan predicciones en tiempo real a gran escala, donde cada milisegundo cuenta. Nuestro trabajo impulsa directamente miles de operaciones de licitación por segundo, respaldando una plataforma de inferencia de alto rendimiento y baja latencia utilizada en toda la empresa. Ayudarás a dar forma y evolucionar una plataforma moderna de ML basada en Databricks, MLflow, Unity Catalog, GitHub Actions e integraciones profundas con nuestro servicio Predictor. Esto significa resolver desafíos de ingeniería reales: escalar tuberías de entrenamiento, optimizar cargas de trabajo en GPU, garantizar promociones seguras y automatizadas de modelos y mantener la fiabilidad de la inferencia en línea bajo cargas extremas. Colaborarás diariamente con los equipos de Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Runtime, DevOps y Producto, y asumirás la propiedad total de los sistemas y proyectos con los que trabajes. Este es un puesto para ingenieros/as 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 de CI/CD mediante GitHub Actions y paquetes de activos de Databricks, así como la 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, abarcando 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 observabilidad sólida de ML, incluidos el monitoreo en línea y fuera de línea, las comprobaciones de paridad de datos y características, y la validación automatizada del rendimiento de los modelos en producción. * Desarrollar herramientas y API internas que permitan a los equipos de Ciencia de Datos y a los gestores de cuentas experimentar, validar y promocionar modelos de manera 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 apoyen sistemas de ML en producción. * Excelentes habilidades en Python e ingeniería de software, con experiencia en el desarrollo y mantenimiento de API (FastAPI, Flask o similares). * Experiencia práctica con redes neuronales profundas (DNN) utilizando PyTorch u otros marcos modernos de aprendizaje profundo, incluido el entrenamiento en GPU y la optimización de la utilización del hardware. * Conocimientos sólidos sobre 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. * Buen conocimiento 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 en la creación y mantenimiento de tuberías de 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) con el fin de mejorar la velocidad y calidad del desarrollo. * Mentalidad proactiva con un fuerte sentido de responsabilidad, avanzando constantemente en el trabajo y anticipando los siguientes pasos sin necesidad de una dirección cercana. * Excelentes habilidades de comunicación en inglés. #### **Deseable** * Exposición a 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 los paquetes de activos de Databricks. * Comprensión de ONNX u otros formatos portátiles de serialización de modelos. * Capacidad para trabajar con el lenguaje de programación Rust. * Familiaridad con arquitecturas de transformadores, modelos codificador-decodificador o enfoques de modelado de secuencias. * Exposición a conceptos de ingeniería de datos, tales 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. * Comprensión de protocolos de red como TCP, HTTP y gRPC, incluidas sus limitaciones en escenarios de baja latencia. * Confianza navegando por el ecosistema Atlassian (Jira, Confluence, Compass). Este puesto supone la reubicación en **Barcelona** y el trabajo desde nuestra oficina en el centro de la ciudad. **¿Por qué unirte a nosotros?** * Oportunidad de trabajar en proyectos de vanguardia con un impacto global en la industria de las 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 emociona e inspira, Appodeal ofrece una oportunidad única para generar un impacto mientras formas parte de un equipo extraordinario. **Únete a nosotros** y ayuda a dar forma al futuro del éxito de las aplicaciones móviles!