Mlops Engineer - Aws Sagemaker & Terraform

soluciones y la resolución de retos técnicos, trabajando íntegramente en inglés.Experiencia profesional en MLOps, Machine Learning Engineering o Cloud Engineering aplicada a soluciones de Machine Learning.Experiencia sólida con AWS, especialmente Amazon SageMaker.Conocimientos de CI/CD, preferiblemente con GitHub Actions.Conocimiento de servicios AWS: IAM, S3, EC2, Athena, CloudWatch, CloudTrail, VPC, Subnets, Security Groups y KMS.Comprensión del ciclo de vida completo de Machine Learning: preparación de datos, entrenamiento, despliegue y monitorización.Capacidad para automatizar procesos y desarrollar soluciones reutilizables para entornos Cloud.Inglés C1 obligatorio, con capacidad para mantener reuniones técnicas, explicar soluciones y colaborar diariamente con equipos internacionales en inglés.Expectativas salariales de hasta ** € brutos anuales.Requisitos valorables Experiencia con Python para scripting y automatización.Conocimientos de Linux/Unix y Shell Scripting.Experiencia con Docker, Kubernetes u otras tecnologías de contenerización.Conocimientos de otras plataformas Cloud, como GCP o Azure, o experiencia con Databricks.Experiencia con Model Registry, versionado, trazabilidad y gobierno de modelos.Experiencia previa en banca o servicios financieros.Buscamos un/a profesional con experiencia real en la industrialización de modelos de Machine Learning sobre AWS, capaz de combinar conocimientos de infraestructura Cloud, Terraform y automatización de despliegues.La persona ideal tendrá un enfoque práctico, capacidad para desarrollar soluciones escalables y reutilizables y facilidad para colaborar con equipos multidisciplinares en un entorno tecnológico internacional.La experiencia con SageMaker, Terraform y CI/CD, junto con un nivel de inglés C1 y unas expectativas salariales alineadas con el presupuesto, será clave para encajar en la posición.Condiciones Proyecto: entorno tecnológico internacional.Idioma de trabajo: inglés, nivel C1 imprescindible.