Ingeniero MLOps

• Sólido conocimiento de Python, con experiencia demostrada en el despliegue, servicio y monitorización de modelos de ML en producción.

• Experiencia práctica con GCP y sus servicios de ML y datos.

• Docker y Kubernetes, además de CI/CD e infraestructura como código (infrastructure-as-code).

• Experiencia construyendo observabilidad para sistemas de ML o de datos: métricas, alertas y monitorización de costes.

• Un enfoque orientado a la seguridad en el acceso a datos y la gestión de secretos.

• Asumes la responsabilidad de los sistemas en producción y te preocupas por ellos mucho después del lanzamiento, y trabajas bien tanto con Data Scientists como con ingenieros.

• Prefieres las soluciones sencillas y mantenibles y elevas el nivel de ingeniería a tu alrededor.

• Sistemas de streaming o basados en eventos para inferencia en tiempo real.

• Infraestructura de LLM y agentes (MCP, generación aumentada por recuperación, almacenes vectoriales).

• Feature stores, registros de modelos y detección de deriva (drift detection).

• Experiencia en AWS, especialmente con Airflow gestionado (MWAA).

(No te descartes tú mismo por no cumplir todos los requisitos. Preferimos conocerte.)

💰 Salario competitivo, bono anual y plan de acciones

🩺 Apoyo en salud, bienestar y aprendizaje

🚲 Membresía de gimnasio, Smart Tech Scheme, Cycle Scheme

🎂 Permiso por cumpleaños/día especial, plan de compra y venta de días de vacaciones

❤️ 1 semana de permiso retribuido para voluntariado, y más

Empezamos como el lugar para encontrar a un profesional de confianza. Ahora, mientras damos forma al futuro de la mejora del hogar, estamos construyendo la tecnología para transformar ese panorama para todos: mejores productos, datos más inteligentes, IA donde realmente ayuda, para que los profesionales pasen menos tiempo en tareas administrativas y los consumidores puedan encontrar a alguien de confianza a la primera. Eso es Impulsar el gran trabajo, y es la razón de ser de cada equipo aquí:

🔧 Los profesionales pasan menos tiempo en tareas administrativas y más en conseguir trabajo y hacer crecer su negocio

🏠 Los propietarios encuentran a un profesional de confianza, a la primera y siempre

🚀 Construimos productos que cambian hogares y vidas en todo el país

Como nuestro próximo MLOps Engineer, te encargarás de cómo funcionan el machine learning y la IA en producción en Checkatrade. Convertirás los modelos de nuestros Data Scientists en servicios en vivo y fiables, y construirás las bases seguras que permitan a las herramientas y agentes de IA utilizar nuestros datos. Reportarás al Head of Data Engineering, en Barcelona (presencial) o Londres (híbrido).

• Desplegar, automatizar, monitorizar y reentrenar modelos de ML, orientando la frecuencia de actualización hacia el tiempo real donde aporte valor.

• Establecer los estándares de MLOps para el equipo de Data Science: CI/CD, versionado de modelos y patrones reutilizables que eviten que todo el mundo tenga que reinventar la rueda.

• Construir la infraestructura que permita a las herramientas y agentes de IA (incluyendo Claude, servicios MCP y bases de conocimiento) acceder a los datos de Checkatrade de forma segura.

• Ayudar a mantener nuestra plataforma de datos basada en GCP (con algo de infraestructura en AWS) fiable y segura, y reducir la deuda técnica y heredada.

• Supervisar modelos, pipelines, el uso de IA y los servicios de la plataforma, para que los problemas de deriva (drift), fiabilidad y costes se detecten pronto.

• Aplicar los controles adecuados a las cargas de trabajo de ML e IA, incluyendo el acceso a datos sensibles, el linaje y la reproducibilidad.