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# Desarrollador/a de Aplicaciones 10

- **Company:** Fluor
- **Location:** Madrid, Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Calendaring Software, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Google Cloud, Apache Spark, Git, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker, Microservices
- **Published:** September 18, 2026
- **Apply:** https://dejobs.org/x/x/BEFAF9A11386428D8EF8B77E171ED04D/job/

## About the Role

* Experiencia en desarrollo en Python aplicado a machine learning o ingeniería de datos
 * Conocimiento en despliegue y operación de modelos de machine learning en entornos productivos.
 * Experiencia en contenedorización y orquestación (Docker y Kubernetes).
 * Conocimiento de pipelines de datos y automatización de procesos (CI/CD aplicado a ML).
 * Experiencia en herramientas de versionado de código y control de experimentos (Git, MLflow u otras equivalentes).
 * Conocimiento de entornos cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios asociados a machine learning.
 * Experiencia en monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
 * Conocimientos de monitorización de modelos, retraining y gestión de drift de al menos 2 años.
 * Conocimientos de la plataforma Stratio de al menos 3 años, incluyendo experiencia
 * Práctica en la configuración, administración y optimización de sus componentes principales, * Experiencia con herramientas específicas de MLOps (Kubeflow, Airflow, MLflow, Metaflow, etc.).
 * Conocimiento en ingeniería de datos y procesamiento distribuido (Spark, pipelines de datos).
 * Experiencia en arquitecturas de microservicios y APIs para inferencia de modelos.
 * Conocimiento en gobernanza de modelos, explicabilidad y control de drift.
 * Experiencia trabajando en entornos de analítica avanzada o inteligencia artificial.
 * Participación en proyectos de industrialización de modelos de machine learning.
 * Conocimiento de prácticas de DevOps aplicadas a entornos de datos y ML.

## Description

* Desarrollo de soluciones en Python orientadas a Machine Learning e ingeniería de datos.
 * Despliegue, operación y mantenimiento de modelos de Machine Learning en producción.
 * Gestión de entornos contenerizados mediante Docker y Kubernetes, así como pipelines y procesos CI/CD.
 * Monitorización de modelos, incluyendo retraining, control de drift y seguimiento de experimentos.
 * Configuración y optimización de Stratio y trabajo con plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) en proyectos de industrialización de modelos.


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