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# Tech Lead MLOps Engineer

- **Company:** MANGO
- **Location:** Barcelona, Spain (Remote available)
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Agile Methodology, Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Amazon S3, Data Analysis, Microsoft Azure, Big Data, Continuous Integration, Data Architecture, Distributed Systems, Python (Programming Language), Machine Learning, MongoDB, Solution Deployment Descriptor, Deep Learning, Kubernetes Helm Charts, Fastapi, Pyspark, Git Flow, Kubernetes, HuggingFace, Machine Learning Operations, Streamlit Framework, Terraform, Dynatrace, Docker, Jenkins, Databricks
- **Published:** September 24, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.es/contact-us.html

## About the Role

+ 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., + Técnico
 + Recepciónista
 + Administrador
 + Ventas
 + Enfermero
 + Limpieza
 + Mantenimiento
 + Telefonista
 + Compras
 + Recursos humanos

Tipo de trabajo

 + Desde casa
 + Estudiantes
 + Online
 + Trabajos Verticales
 + En inglés
 + Teletrabajo
 + Media jornada

## Description

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.
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.
En tu día a día
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., Al crear una alerta, aceptas nuestros Términos y condiciones y Política de privacidad, y el uso de cookies., Alemania Australia Austria Bélgica Brasil Canadá España Estados Unidos Francia India Italia México Nueva Zelanda Holanda Polonia Reino Unido Singapur Sudáfrica Suiza


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