MLOps & Data Engineer

Veridas
Pamplona, Spain
yesterday

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
Spanish, English
Experience level
Intermediate

Job location

Remote
Pamplona, Spain

Tech stack

Artificial Intelligence
Airflow
Amazon Web Services (AWS)
Azure
Bash
Cloud Computing
Computer Engineering
Continuous Integration
Data Infrastructure
Python
Machine Learning
DataOps
SQL Databases
Management of Software Versions
Google Cloud Platform
Gitlab-ci
Kubernetes
Machine Learning Operations
Terraform
Docker

Job description

Desde Veridas estamos en la búsqueda de un/a nuevo/a integrante para nuestro equipo de tecnología. Buscamos un perfil MLOps & Data Engineer con experiencia en la construcción de plataformas de machine learning de extremo a extremo (E2E), idealmente aplicadas a contextos reales de producción y con componentes de biometría o identidad digital. Esta persona se incorporará al equipo encargado de definir, implementar, desplegar y escalar la infraestructura y procesos necesarios para el ciclo de vida completo del ML, desde el tratamiento de datos hasta la monitorización del modelo. Posición ubicada en nuestro equipo de HQ en Pamplona, con posibilidad de teletrabajo de acuerdo a la política de empresa. Formarás parte del equipo de AI-Foundations y, dependiendo del responsable de área, realizarás, entre otras, las siguientes funciones:

  • Diseño e implementación de arquitecturas MLOps que cubran el ciclo de vida completo del modelo: desarrollo, validación, despliegue, monitorización y gobernanza.
  • Diseño y despliegue de pipelines de datos y modelos ML con enfoque reproducible, escalable y automatizado.
  • Gestión de la infraestructura de datos y modelos (DataOps + MLOps), incluyendo modelado, arquitectura, versionado, trazabilidad y automatización mediante CI/CD, integrado con servicios cloud y tecnologías de orquestación de workflows (por ejemplo, AWS, GCP, Airflow, KubeFlow, etc.).
  • Colaboración estrecha con los equipos de ML Research y Producto para optimizar procesos y sistemas, así como para traducir prototipos en soluciones robustas y operativas., Alemania Australia Austria Bélgica Brasil Canadá España Estados Unidos Francia India Italia México Nueva Zelanda Holanda Polonia Reino Unido Singapur Sudáfrica Suiza

Requirements

  • Titulación: Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o similar.
  • Experiencia: Al menos 2-3 años en entornos productivos de ML/ MLOps, Data Engineering o similares. Se valorará muy positivamente la experiencia implantando una plataforma MLOps desde cero.
  • Conocimientos técnicos:
  • Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes.
  • Lenguajes: Python (imprescindible). Se valorará SQL, Bash, JS y otros.
  • Arquitectura y modelado de datos
  • Gestión de pipelines: Airflow, Kubeflow.
  • Automatización y CI/CD: GitLab CI, Terraform, etc.
  • Cloud computing: AWS, GCP o Azure.
  • Versionado de datos y modelos: DVC, MLflow. Idiomas: Inglés fluido, nivel intermedio-alto, especialmente en comprensión escrita y documentación técnica.

Benefits & conditions

Posibilidad de desarrollar una carrera profesional de ámbito mundial, y formar parte de un equipo compuesto por personal de elevada cualificación y experiencia.

  • Remuneración fija y variable, muy competitiva y acorde con la experiencia del candidato.
  • Retribución Flexible.
  • Teletrabajo (WFH) y horario flexible de acuerdo a la política de empresa.
  • Ambiente de trabajo colaborativo y multidisciplinar.
  • Formación continua.

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