¿Listo/a para impulsar tu carrera como MLOps Engineer en proyectos de Machine Learning y cloud a gran escala?

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¿Cómo es trabajar con nosotr@s?

• Tenemos una cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto retador que impulsará tus conocimientos y experiencia.
• Crecimiento profesional: Apostamos por el crecimiento de nuestro equipo y priorizamos la promoción interna.
• Cercanía: Nunegal lo formamos personas, no números. Nos conocemos por el nombre.
• Buen rollo: Somos un equipo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. Además, somos conocidos por nuestro #Nunefest

¿Qué te ofrecemos?

• Incorporación a una empresa en constante crecimiento.
• Teletrabajo 100%.
• Retribución flexible (ticket restaurante, seguro médico, transporte y guardería).
• Formación en inglés y cursos IT.

Sobre ti… ♀️ ♂️

• Experiencia sólida de al menos 4 años en Machine Learning y MLOps , con enfoque en producción y despliegue de modelos.
• Dominio de Python y familiaridad con entornos cloud (Azure, AWS, GCP) .
• Capacidad para integrar modelos en microservicios y servicios serverless y conectar con APIs externas y MCPs.
• Conocimiento en gestión de modelos con MLflow y Azure ML.
• Experiencia con pipelines de entrenamiento, inferencia y procesamiento batch , y sistemas basados en LLMs y agentes .
• Habilidad para diseñar soluciones técnicas complejas y colaborar en equipos multidisciplinares.

¿Cómo será tu día a día?

• Implementarás soluciones técnicas de ML en producción, asegurando escalabilidad y eficiencia.
• Colaborarás con equipos de desarrollo, datos y DevOps para garantizar la integración de modelos en arquitecturas cloud y microservicios .
• Participarás en la automatización de pipelines , pruebas de modelos y monitorización de rendimiento.
• Desarrollarás servicios y APIs que permitan la interacción de modelos con aplicaciones internas y externas.
• Contribuirás a la adopción de buenas prácticas de MLOps , asegurando calidad, trazabilidad y reproducibilidad de los modelos.