Estamos buscando una persona experta en MLOps que se sume a un equipo multidisciplinar para definir, diseñar y desplegar soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial en el sector retail, colaborando en todo el ciclo de vida de proyectos de datos y machine learning.

🎯 Responsabilidades

1. Diseñar e implementar arquitecturas cloud escalables y distribuidas, principalmente en AWS, orientadas a soluciones tecnológicas de Inteligencia Artificial.
2. Desplegar soluciones MLOps utilizando Infraestructura como Código con Terraform.
3. Diseñar y evolucionar un framework MLOps para despliegue, entrenamiento e inferencia de modelos de IA.
4. Estandarizar templates de código para proyectos en PySpark, FastAPI y Streamlit.
5. Impulsar la experiencia de autoservicio para Data Science, automatizando la provisión de repositorios, pipelines e infraestructura.
6. Definir el stack de ejecución para proyectos PySpark (usando Airflow y Databricks) y para servicios FastAPI/Streamlit (con Helm Charts, GitOps via ArgoCD y despliegue en Kubernetes on-premise o EKS).
7. Liderar el gobierno, la monitorización y la aplicación de buenas prácticas en la gestión de la IA.
8. Diseñar estrategias globales para el control de costes y la escalabilidad de servicios cloud.
9. Colaborar directamente en la implementación de soluciones de IA de vanguardia.
10. Liderar estandarizaciones y metodologías transversales para otros equipos.
11. Colaborar en la planificación y seguimiento del roadmap de equipo utilizando metodología Agile.
12. Fomentar una cultura de innovación, desafiando y mejorando las decisiones técnicas para asegurar una visión sostenible a largo plazo.

🛠️ Requisitos

1. 3-5 años de experiencia en diseño e implementación de soluciones MLOps.
2. Experiencia en Kubernetes: despliegue y automatización de aplicaciones contenedorizadas.
3. Conocimiento de herramientas y prácticas MLOps modernas: Jenkins, ArgoCD, GitOps, Airflow, MLflow, Terraform, Helm y monitorización.
4. Experiencia en AWS: implementación y gestión de infraestructura, automatización y seguridad.
5. Experiencia en Databricks: desarrollo y optimización de pipelines de datos y machine learning.
6. Capacidad para definir estándares técnicos, evaluar trade-offs arquitectónicos y tomar decisiones de plataforma.
7. Habilidad para liderar técnicamente y acompañar a perfiles de distintos niveles de seniority.
8. Mentalidad crítica y estratégica para proponer mejoras y retos constructivos.
9. Destrezas colaborativas, comunicación efectiva y resolución de problemas complejos.
10. Nivel de inglés intermedio-alto.

➕ Valoramos

1. Certificaciones AWS Solutions Architect (Associate/Professional) y/o CKA (Certified Kubernetes Administrator).

💻 Stack tecnológico con el que trabajarás

1. Cloud: principalmente AWS, también Azure y GCP.
2. Terraform (IaC).
3. Kubernetes (on-premise y EKS), Docker.
4. ArgoCD, GitOps.
5. Helm Charts.
6. Jenkins (CI/CD).
7. Databricks.
8. Airflow.
9. Dynatrace.
10. Replicate, Hugging Face.
11. Bases de datos vectoriales (MongoDB, OpenSearch, S3 Vector Buckets).
12. Python.

1- Entrevista de encaje técnico por teléfono

2- Entrevista People

3- Entrevista con el Manager y equipo

4- Entrevista presencial con CITO