> Markdown version of [/jobs/ext/4579360-mlops-engineer-aws-sagemaker-terraform](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4579360-mlops-engineer-aws-sagemaker-terraform). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Mlops Engineer - Aws Sagemaker & Terraform - **Company:** AXPE CONSULTING - **Location:** A Coruña, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Amazon Web Services, Amazon Elastic Compute Cloud, Amazon S3, Audit Trail, Microsoft Azure, Cloud Computing, Cloud Engineering, Continuous Integration, Linux, Github, Identity and Access Management, Subnetting, Python (Programming Language), Machine Learning, Solution Deployment Descriptor, Scripting, Amazon Virtual Private Cloud (VPC), Kubernetes, Machine Learning Operations, Cloudwatch, Terraform, Docker - **Published:** November 5, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/mlops-engineer-aws-sagemaker-terraform-en-la-coruna-ID-378560899 ## About the Role 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. ## Description Proyecto tecnológico internacional | Cloud & Machine Learning Sobre el proyecto Buscamos un/a MLOps Engineer con experiencia en AWS, Amazon SageMaker y Terraform para incorporarse a un proyecto tecnológico internacional especializado en infraestructura Cloud y soluciones de Machine Learning.La persona seleccionada participará en el diseño, automatización y mantenimiento de infraestructuras Cloud destinadas a la industrialización de modelos de Machine Learning, contribuyendo a optimizar los procesos de despliegue y operación en entornos productivos.Se trata de una oportunidad para profesionales con experiencia en Cloud Engineering, Infrastructure as Code (IaC) y CI/CD, que quieran trabajar con tecnologías avanzadas de MLOps en un entorno internacional y colaborativo.El inglés C1 es imprescindible, ya que será el idioma habitual de trabajo y comunicación con los equipos internacionales.Principales responsabilidades Diseñar, desarrollar y mantener módulos y plantillas de Terraform para aprovisionar infraestructura AWS destinada a soluciones de Machine Learning.Implementar y mantener pipelines de CI/CD mediante GitHub Actions, automatizando el despliegue de infraestructura y componentes de ML.Trabajar con Amazon SageMaker para facilitar el entrenamiento, despliegue y gestión de modelos de Machine Learning.Integrar mecanismos de Model Governance, incluyendo Model Registry, versionado y flujos de aprobación de modelos.Configurar y gestionar servicios AWS como IAM, S3, EC2, Athena, VPC, Subnets, Security Groups y KMS.Participar en la definición de procesos de despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en producción.Desarrollar herramientas, módulos y plantillas reutilizables para facilitar el trabajo de los equipos de Data Science y Machine Learning.Aplicar buenas prácticas de automatización, seguridad, escalabilidad y gestión de infraestructura Cloud.Colaborar con equipos técnicos internacionales en la implementación de 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.#J-*****-Ljbffr