15 hours ago
Responsibilities
- Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos con Databricks, MLflow y Delta Lake.
- Desarrollar prácticas MLOps de versionado, CI/CD, automatización, monitorización y gobernanza de modelos.
- Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Arquitectura para lograr despliegues eficientes, reproducibles y seguros.
- Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud de Azure y AWS.
- Definir buenas prácticas y estándares de ingeniería aplicada a Machine Learning.
- Gestionar y mejorar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo de los modelos.
- Aportar visión técnica, mentoría y liderazgo en iniciativas de MLOps.
Requirements
- Mínimo de 4 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
- Dominio experto de Databricks, incluidos Jobs, Workflows, Repos y Model Serving.
- Experiencia con MLflow, Delta Lake y Spark.
- Conocimientos sólidos de CI/CD y experiencia con Azure DevOps, GitHub Actions o Jenkins.
- Experiencia en despliegues de Machine Learning en Azure, AWS o GCP.
- Buen nivel de Python y SQL.
- Familiaridad con Docker y Kubernetes.
- Conocimiento de logging, métricas, monitorización y alertas.
- Se valoran certificaciones en Databricks o cloud, experiencia con equipos de Data Science y conocimientos de arquitectura de datos moderna y Lakehouse.
Benefits
- Modelo de trabajo híbrido y flexibilidad orientada al equilibrio entre vida personal y laboral.
- Formación presencial y online en tecnologías cloud, data governance y visualización.
- Certificaciones y aprendizaje continuo.
- Participación en proyectos de IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato.
- Proyectos multisectoriales, colaborativos y técnicamente desafiantes.
- Mentoring, autonomía y oportunidades de crecimiento profesional.
Tech Stack
Apache SparkAWSAzureDatabricksDockerGitHub ActionsGoogle Cloud PlatformJenkinsKubernetesMLflowPythonSQL
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About Capgemini
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