Tech Lead MLOps Engineer

Formarás parte del equipo que define la inteligencia, estrategia y arquitectura de datos de Mango. Desde Advanced Analytics impulsamos el desarrollo de algoritmos de Inteligencia Artificial de vanguardia para abordar algunos de los retos más complejos del sector retail, combinando investigación aplicada y despliegue en producción., Participarás en el diseño e implementación de una arquitectura cloud escalable y distribuida, principalmente en AWS, enfocada en la solución tecnológica de Inteligencia Artificial de la compañía. Para ello, contribuirás en un entorno colaborativo, ambicioso y ágil, ofreciendo soluciones en:

• El despliegue de soluciones MLOps a través de Infraestructura como Código con Terraform.
• El diseño y evolución de un framework MLOps para el despliegue, entrenamiento e inferencia de modelos de IA.
• La estandarización de templates de código para proyectos de PySpark, FastAPI y Streamlit.
• La evolución de la experiencia de autoservicio para Data Science, donde se aprovisionan automáticamente repositorios, pipelines e infraestructura.
• La definición del stack de ejecución de proyectos PySpark, con Airflow como orquestador y Databricks como motor de cómputo.
• La definición del stack de ejecución de servicios FastAPI y Streamlit con Helm Charts base, repositorios GitOps conectados a ArgoCD y despliegue en Kubernetes on-premise o EKS.
• El gobierno, la monitorización y la aplicación de buenas prácticas en la gestión de la IA.
• El diseño de estrategias globales para control de costes y escalabilidad de los servicios cloud del departamento.
• La colaboración directa en la implementación de soluciones de IA de vanguardia.
• El liderazgo de estandarizaciones y metodologías transversales para el resto de equipos.
• El diseño y seguimiento del roadmap del equipo, colaborando activamente en la planificación mediante metodología Agile.
• La promoción de una cultura de innovación, cuestionando y mejorando decisiones técnicas para asegurar una visión sostenible a largo plazo.

En el camino trabajarás un stack tecnológico

• Servicios cloud principalmente en AWS, y en ocasiones con Azure y GCP.
• Terraform para Infraestructura como Código.
• Kubernetes (on-premise y EKS) y Docker para contenerización.
• ArgoCD y enfoque GitOps para despliegue continuo.
• Helm Charts para estandarización y reutilización de despliegues en Kubernetes.
• Jenkins para CI/CD.
• Databricks como plataforma de Data Engineering, ML e IA.
• Airflow para orquestación de pipelines.
• Dynatrace para observabilidad y monitorización.
• Otras plataformas de IA como Replicate o Hugging Face.
• Bases de datos vectoriales como MongoDB, OpenSearch o S3 Vector Buckets.
• Python como principal lenguaje de programación.

• 3-5 años de experiencia en el diseño e implementación de soluciones MLOps.
• Experiencia en Kubernetes: despliegue y automatización de aplicaciones contenedorizadas.
• Experiencia en herramientas y prácticas MLOps modernas: Jenkins, ArgoCD, GitOps, Airflow, MLflow, Terraform, Helm y monitorización.
• Experiencia en AWS: implementación y gestión de infraestructura, automatización y seguridad.
• Experiencia en Databricks: desarrollo y optimización de pipelines de datos y machine learning.
• Capacidad para definir estándares técnicos, evaluar trade-offs arquitectónicos y guiar decisiones de plataforma.
• Capacidad de liderazgo técnico para acompañar y hacer crecer a perfiles senior, mid y junior en el día a día.
• Mentalidad crítica y estratégica para hacer challenge constructivo sobre decisiones existentes y proponer mejoras con visión a largo plazo.
• Soft skills: colaboración, comunicación efectiva y resolución de problemas complejos.
• Se valorará muy positivamente certificaciones AWS Solutions Architect (Associate/Professional) y/o CKA (Certified Kubernetes Administrator).
• Imprescindible nivel medio/alto de inglés.

• Incorporación inmediata con contrato indefinido.
• Ofrecemos horario flexible (puedes entrar de 8 a 9:30 y salir de 17 a 19:00) con jornada intensiva todos los viernes (puedes entrar de 8 a 9:30 y salir de 14 a 15:30) y la mayoría de las vigilias de festivos
• Nuestras oficinas se encuentran en Palau- Solita i Plegamans.
• Posibilidad de teletrabajo en un 50%.
• 35% de descuento en todas nuestras líneas
• Te podrás formar a nivel técnico en plataformas como Udemy entre otras, así como en idiomas, y en habilidades para tu desarrollo personal. Te acompañamos para que sigas creciendo a nivel profesional y personal!
• Política de referrals, podrás participar en la incorporación de talento a nuestros equipos, ¡y te recompensaremos por ello!
• Transporte gratuito de empresa desde Barcelona y el Vallès para llegar a nuestras oficinas centrales
• Servicio de fisioterapia en las oficinas centrales y vestuarios por si te gusta hacer deporte en tu tiempo libre
• Workshops, meetups, comunidades de prácticas, team buildings y company meetings
• Paquete de retribución flexible con ventajas fiscales: seguro médico, formación, descuento comedor, guarderías etc
• Servicio de comedor y cocina en las instalaciones de la central. La empresa subvenciona parte del menú diario, así como los artículos de cafetería.
• Servicio médico propio en las instalaciones de la central.
• Formarás parte de una empresa líder en el sector de la moda, dinámica, en plena innovación, con gran concienciación y realizando acciones hacia la sostenibilidad
• Ambiente de trabajo cercano, inspirador y ambicioso, trabajarás con un gran equipo que va en la misma dirección para conseguir los mejores resultados
• Oportunidades constantes de desarrollo con retos muy variados que generan aprendizaje en el puesto de trabajo

En Mango, creemos en una cultura inclusiva donde la creatividad y la innovación nos inspiran a llevar la moda más allá. Por ello, tenemos el compromiso de ofrecer igualdad de oportunidades para todas las personas, valorando la autenticidad de cada individuo.

En Mango vestimos de pasión todo lo que hacemos. Con origen en Barcelona y presencia en más de 120 países, inspiramos al mundo con creatividad, innovación y autenticidad. Nuestro equipo multicultural es el motor de nuestro éxito. Nos enorgullece llevar la moda más allá, conectando nuestro estilo único con personas de todo el mundo., El equipo está formado por Data Scientists, Machine Learning Engineers, Deep Learning Researchers y MLOps Engineers, organizados en squads multidisciplinares que trabajan de forma end-to-end, desde la investigación hasta la puesta en producción, apoyándose en tecnologías modernas de Big Data y computación distribuida.