Data Scientist / MLOps Engineer | Teletrabajo
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RemoteFull TimeData Science
About the role
Hay proyectos donde un modelo no termina al entrenarse: empieza a aportar valor cuando llega a producción, se monitoriza y se mantiene estable. Aquí trabajarás con
Python, MLOps, cloud, Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow y Stratio
, en un entorno donde la industrialización de modelos tiene impacto real.
Te incorporarás a un contexto técnico estable, con foco en
analítica avanzada, operación de modelos en producción y calidad del ciclo de vida ML
, con autonomía, continuidad y margen para seguir creciendo en prácticas modernas de datos, automatización y gobierno de modelos.
Lo que hará que esta oportunidad te encaje
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Teletrabajo desde cualquier punto de España
Podrás trabajar en remoto al 100%, con la flexibilidad de organizar tu vida sin depender de una ubicación concreta.
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Modelos que llegan a producción de verdad
No te quedarás solo en notebooks: trabajarás en despliegue, operación, monitorización, retraining y control de drift.
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Stack técnico sólido y actual
Python, Docker, Kubernetes, cloud, CI/CD, MLflow, pipelines de datos y herramientas MLOps formarán parte del entorno habitual.
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Especialización real en Stratio
Podrás aplicar tu experiencia configurando, administrando y optimizando componentes clave de la plataforma.
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Horario pensado para organizar mejor tu semana
Tres días de jornada intensiva y dos días de jornada partida, aportando equilibrio y previsibilidad.
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Salario claro desde el inicio
SBA de
53.000 €
.
🎯 Misión del rol
Tu misión será
desarrollar, desplegar, operar y mantener soluciones de machine learning en entornos productivos
, asegurando que los modelos sean fiables, trazables, monitorizables y sostenibles en el tiempo.
💡 Cómo será tu día a día en este proyecto
▫️ Desarrollar soluciones en
Python
aplicadas a machine learning e ingeniería de datos.
▫️ Desplegar y operar modelos ML en
entornos productivos
.
▫️ Trabajar con
Docker, Kubernetes y servicios cloud
.
▫️ Diseñar y mantener
pipelines de datos y automatizaciones CI/CD para ML
.
▫️ Gestionar versionado de código y experimentos con
Git, MLflow
u otras herramientas equivalentes.
▫️ Monitorizar modelos, detectar drift y participar en procesos de
retraining
.
▫️ Configurar, administrar y optimizar componentes de
Stratio
.
▫️ Colaborar en prácticas de MLOps, gobernanza, explicabilidad y operación continua.
🌱 Qué te ayudará a tener éxito en esta posición
Haber trabajado al menos 3 años en machine learning, ingeniería de datos o MLOps te permitirá entender bien el ciclo completo del modelo. Será clave que te muevas con comodidad en Python, cloud, Docker, Kubernetes, CI/CD y herramientas de control de experimentos.
También encajarás especialmente bien si tienes experiencia en monitorización de modelos, retraining, drift, Spark, Airflow, Kubeflow, APIs de inferencia, microservicios o proyectos de industrialización de modelos ML.
👉 Da el siguiente paso
Si buscas un rol donde el machine learning no se queda en laboratorio, sino que se convierte en sistemas productivos estables, monitorizados y con recorrido técnico, esta posición puede darte continuidad, especialización y crecimiento real en MLOps.
Originally posted on Himalayas
Not included in the source posting: about the role, qualifications, benefits.
Skills
machine-learningmlopsci-cddockerkubernetespythonairflowgitspark
Who can apply
The employer didn't state any visa, work authorization, citizenship or clearance requirements in this posting. Confirm with the employer before applying.
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