• Incorporación directa en compañía tecnológica en expansión
• Modelo híbrido remoto presencial, zona Centro Madrid

Nuestro cliente es una organización de gran tamaño en el sector de Tecnología y Telecomunicaciones, conocida por su enfoque en la innovación tecnológica y el desarrollo de soluciones avanzadas en distintas áreas IT. Su equipo se caracteriza por un entorno técnico y profesional, enfocado en proyectos transformadores.

• Diseñar y mantener infraestructuras para el despliegue de modelos de aprendizaje automático en entornos de Azure, con fuerte enfoce en DevOps y MLOps.


• Optimizar los pipelines de datos y modelos para mejorar la eficiencia y escalabilidad.


• Colaborar con equipos de desarrollo y ciencia de datos para garantizar la integración fluida de modelos.


• Implementar estrategias de monitorización y mantenimiento para modelos en producción.


• Identificar y resolver problemas técnicos relacionados con el despliegue de modelos.


• Garantizar la seguridad y el cumplimiento de las prácticas recomendadas en los sistemas desarrollados.


• Documentar procesos y soluciones técnicas para facilitar el conocimiento compartido.


• Participar activamente en la mejora continua de las herramientas y procesos internos.

• Contrato permanente en una posición estable y estratégica a largo plazo.


• Modelo híbrido remoto presencial de 2 días de teletrabajo a la semana, con oficinas en la zona Centro de Madrid muy bien comunicadas


• Oportunidades de desarrollo profesional en una gran organización.


• Ambiente técnico y profesional en el sector de Tecnología y Telecomunicaciones.


• Acceso a recursos y herramientas de última generación.

El/la candidato/a seleccionado deberá cumplir los siguientes requisitos:

• Formación universitaria en Informática, Ingeniería o un campo relacionado.


• Experiencia demostrable en MLOps y despliegue de modelos de aprendizaje automático.


• Conocimiento profundo de plataformas en la nube (Azure).


• Habilidad para trabajar con herramientas de contenedores como Docker y Kubernetes.


• Familiaridad con sistemas de control de versiones como Git.


• Capacidad para resolver problemas técnicos de manera proactiva.


• Dominio de Python o Pyspark