> Markdown version of [/jobs/ext/2287766-mlops-platform-engineer-databricks-azure](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2287766-mlops-platform-engineer-databricks-azure). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # MLOps Platform Engineer (Databricks / Azure) - **Company:** Soltel - **Location:** Castro-Urdiales, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Continuous Integration, Kubernetes, Machine Learning Operations, Terraform, Databricks - **Published:** August 29, 2026 - **Apply:** https://www.recruit.net/job/mlops-platform-engineer-databricks-azure-jobs/9479A7440E29C6D8 ## About the Role * +5 años de experiencia en MLOps, Platform Engineering o SRE aplicado a ML/IA. * Experiencia sólida con Databricks y MLflow en entornos productivos. * Conocimientos avanzados de CI/CD, automatización y promoción de entornos. * Experiencia demostrable en Azure (imprescindible); AWS valorable. * Infraestructura como código (Terraform o similares). * Experiencia con Kubernetes y herramientas de observabilidad. * Inglés mínimo B2 (ideal C2)., CVs en inglés: Requisito obligatorio. ## Description Buscamos un/a MLOps Platform Engineer para participar en un proyecto internacional centrado en la creación de una plataforma self-service para equipos de Inteligencia Artificial, basada en Databricks Mosaic AI, MLflow y Azure., * Diseñar, construir y evolucionar la plataforma MLOps para modelos y agentes de IA. * Definir estándares de CI/CD, promoción de entornos y patrones de despliegue (canary, rollback, releases inmutables). * Implementar evaluación, monitorización y drift detection mediante MLflow y Mosaic. * Operar topologías de model serving en Databricks Serverless y Kubernetes/Seldon. * Integrar Unity Catalog (lineage, policies, gobernanza) en pipelines y procesos de entrega. * Asegurar SLOs de plataforma: latencia, fiabilidad, costes y capacidad. * Contribuir a la observabilidad end-to-end con herramientas compatibles con OpenTelemetry.