MLOps Engineer

Role Overview

• Automatizar mediante MLOps la creación de modelos en la plataforma analítica.
• Implementar pipelines CI/CD para integración y entrega continuas de código y modelos.
• Configurar el proceso gobernado desde Azure DevOps e integrar con otros servicios.

Requirements

• 2-3 años de experiencia como especialista DevOps liderando la creación de pipelines de integración y despliegue continuo con Azure DevOps.
• 3-5 años de experiencia como Ingeniero de Software o Ingeniero de Sistemas.
• Experiencia con tecnologías: Azure DevOps (Boards, Pipelines, Repos, Test Plans, Artifacts), Azure (Key Vault, Managed Identities, Application Insights, Azure Monitor, App Service, Storage), Azure Machine Learning (Experiment Tracking, Model Registry, AML SDK v2, MLflow), IaC (Terraform, Databricks API, Bicep, Docker, Powershell, Scripting), QA & Testing (Kiuwan, JMeter, PyTest), Visual Studio Code, Git, GitFlow.
• Experiencia o conocimientos en: Azure (Data Factory, Databricks, Azure Machine Learning, Cosmos DB, SQL Databases), Azure Machine Learning (AML Pipelines, AML Endpoints, AML Environments, AML Compute), Databricks (Delta Tables, Unity Catalog, Databricks Connect), Desarrollo Python (Click, Poetry, Pipx, Opencensus, Black, Pdb+, fastAPI).

Tech Stack

• Azure
• Docker
• JMeter
• Python
• SQL
• Terraform
• Unity
• Vault

Benefits

• Banda salarial negociable en función de la experiencia aportada.
• Incorporación inmediata.