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# Analista Python / Machine Learning - Spark / Cloudera / MLOps - Madrid (Híbrido)

- **Company:** The White Team
- **Location:** Tres Cantos, Spain
- **Salary:** €30,000.0 - €32,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Big Data, Cloudera Impala, Information Technology Consulting, Continuous Integration, Linux, Hadoop Distributed File System, Python (Programming Language), Machine Learning, Microsoft Visual Studio, Cloudera, Apache Spark, Git, Information Technology, Machine Learning Operations, Software Version Control, Jenkins
- **Published:** June 5, 2026
- **Apply:** https://es.indeed.com/viewjob?jk=842b79a4d508f5b3

## About the Role

El entorno tecnológico es moderno, basado en Big Data (Cloudera, Spark) y prácticas MLOps, dentro de un equipo técnico multidisciplinar y colaborativo., * Al menos 3 años de experiencia en:

 + Machine Learning y analítica avanzada
 + Desarrollo en Python
 * Experiencia con librerías:
 + scikit-learn
 + pandas
 + numpy
 * Experiencia en desarrollo de modelos predictivos.
 * Experiencia en entornos Big Data:
 + Spark
 + Cloudera
 + HDFS / Impala / SQL
 * Experiencia en:
 + Despliegue de modelos en producción
 + Monitorización de modelos
 * Conocimientos de:
 + MLOps
 + Ciclo de vida de modelos ML
 * Experiencia en control de versiones (Git)., * Experiencia en:
 + Kedro (pipelines de datos y ML)
 + MLflow (experimentación y trazabilidad)
 * Experiencia con CI/CD (Jenkins).
 * Titulación universitaria en Ingeniería/Matemáticas/Informática o silimares.
 * Experiencia en entornos Linux.

Entorno tecnológico

 * Lenguaje: Python
 * Herramientas:
 + Visual Studio Code
 + Kedro
 + MLflow
 + Jenkins (CI/CD)
 * Big Data:
 + Cloudera (Spark, HDFS, Impala)
 * Sistema operativo: Linux

## Description

La persona seleccionada trabajará en el diseño, desarrollo e implementación de modelos de machine learning, participando en todo el ciclo de vida de los modelos, desde la ingesta de datos hasta su despliegue en producción., * Desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning:

 + Entrenamiento
 + Optimización
 + Validación
 * Evaluación del rendimiento de modelos y seguimiento de métricas.
 * Análisis, tratamiento y explotación de datos.
 * Participación en el despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
 * Construcción y mantenimiento de pipelines de datos y ML.
 * Aplicación de buenas prácticas de MLOps.
 * Colaboración con equipos técnicos y de negocio en la definición de soluciones.
 * Gestión del ciclo de vida de modelos y experimentos.


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