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# Data Scientist / Mlops Engineer | Teletrabajo

- **Company:** SCI S.A
- **Location:** Málaga, Spain (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Airflow, Cloud Computing, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Apache Spark, Git, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** October 31, 2026
- **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-scientist-mlops-engineer-teletrabajo-en-malaga-ID-378829815

## About the Role

Haber trabajado al menos 3 años en machine learning, ingeniería de datos o MLOps te permitirá entender bien el ciclo completo del modelo. Será clave que te muevas con comodidad en Python, cloud, Docker, Kubernetes, CI/CD y herramientas de control de experimentos.
También encajarás especialmente bien si tienes experiencia en monitorización de modelos, retraining, drift, Spark, Airflow, Kubeflow, APIs de inferencia, microservicios o proyectos de industrialización de modelos ML.

## Description

Hay proyectos donde un modelo no termina al entrenarse: empieza a aportar valor cuando llega a producción, se monitoriza y se mantiene estable. Aquí trabajarás conPython, MLOps, cloud, Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow y Stratio, en un entorno donde la industrialización de modelos tiene impacto real. Te incorporarás a un contexto técnico estable, con foco enanalítica avanzada, operación de modelos en producción y calidad del ciclo de vida ML, con autonomía, continuidad y margen para seguir creciendo en prácticas modernas de datos, automatización y gobierno de modelos.Lo que hará que esta oportunidad te encajeTeletrabajo desde cualquier punto de EspañaModelos que llegan a producción de verdadStack técnico sólido y actualEspecialización real en StratioHorario pensado para organizar mejor tu semanaSalario claro desde el inicioSBA de ****** €.Misión del rolTu misión será desarrollar, desplegar, operar y mantener soluciones de machine learning en entornos productivos, asegurando que los modelos sean fiables, trazables, monitorizables y sostenibles en el tiempo.Cómo será tu día a día en este proyectoDesarrollar soluciones en Python aplicadas a machine learning e ingeniería de datos.Desplegar y operar modelos ML en entornos productivos.Trabajar con Docker, Kubernetes y servicios cloud.Diseñar y mantener pipelines de datos y automatizaciones CI/CD para ML.Gestionar versionado de código y experimentos con Git, MLflow u otras herramientas equivalentes.Monitorizar modelos, detectar drift y participar en procesos de retraining.Configurar, administrar y optimizar componentes de Stratio.Colaborar en prácticas de MLOps, gobernanza, explicabilidad y operación continua.Qué te ayudará a tener éxito en esta posiciónHaber trabajado al menos 3 años en machine learning, ingeniería de datos o MLOps te permitirá entender bien el ciclo completo del modelo. Será clave que te muevas con comodidad en Python, cloud, Docker, Kubernetes, CI/CD y herramientas de control de experimentos.También encajarás especialmente bien si tienes experiencia en monitorización de modelos, retraining, drift, Spark, Airflow, Kubeflow, APIs de inferencia, microservicios o proyectos de industrialización de modelos ML.Da el siguiente pasoSi buscas un rol donde el machine learning no se queda en laboratorio, sino que se convierte en sistemas productivos estables, monitorizados y con recorrido técnico, esta posición puede darte continuidad, especialización y crecimiento real en MLOps.#J-*****-Ljbffr