MLOps Engineer - Agentic Platform

• Más de 5 años en MLOps/SRE o ingeniería de plataformas con cargas de trabajo de ML/IA en producción; se valorará muy positivamente la experiencia profunda con Databricks MLflow y CI/CD empresarial.

• Diseño/operación de lanzamientos en múltiples entornos (dev→test→prod) con aprobaciones, secretos e identidad; IaC y redes en la nube en Azure y/o AWS.

• Experiencia práctica en evaluación/monitorización de modelos/agentes; comodidad con SLOs, respuesta a incidentes y gestión de capacidad/costes.

• Familiaridad con herramientas como ArgoCD, Crossplane, Istio, Knative, Opensearch, Prometheus y Grafana.

• Experiencia operando Kubernetes/Seldon para el despliegue de modelos y migrando hacia Databricks Mosaic cuando sea apropiado.

• Familiaridad con patrones de evaluación de IA agéntica (éxito de la tarea, fiabilidad de las herramientas) y observabilidad de RAG (salud de Vector Search).

• Experiencia en operaciones multi-cloud y gestión de latencia entre regiones.

• Conocimiento práctico del linaje/políticas de Unity Catalog y cómo se integran con los pipelines de entrega y catálogos; capacidad para generar evidencias preparadas para auditorías.

Si crees que tu perfil puede encajar con nosotros y te gusta quiénes somos, no dudes en inscribirte en nuestras ofertas. ¡Te esperamos!

Por favor, envía tu CV en inglés.

En NN, creemos que nuestra fuerza reside en abrazar todo el espectro de la humanidad. Reconocemos la singularidad y las contribuciones de cada persona, lo que nos permite tener éxito como individuos, como equipos y como empresa. La Diversidad, la Equidad y la Inclusión están integradas en nuestra cultura, la cual se guía por nuestros valores —cuidar, ser claros, comprometerse— y nos ayuda a fomentar un lugar de trabajo donde todos se sientan bienvenidos, respetados y orgullosos de trabajar.

Sé tú mismo. Tienes nuestro apoyo.

Como parte de nuestra Experiencia del Empleado, te ofrecemos una gama de beneficios competitivos disponibles para mejorar el bienestar físico, mental y profesional de nuestros trabajadores. Entre los beneficios se encuentran:

• Trabajamos con un modelo híbrido

• Ayuda económica inicial para que puedas equipar tu espacio de trabajo en casa

• Subvenciones para gastos de teletrabajo

• Horario flexible y 2 meses de horario intensivo en verano para que puedas aprovechar tu tiempo al máximo

• Contratamos un seguro de vida y un plan de pensiones para todos nuestros empleados

• Establecemos bonos por objetivos como recompensa al desempeño

• Puedes venir a la oficina cuando quieras. Tenemos aparcamiento gratuito para coches, motos, coches eléctricos con cargadores y bicicletas.

• Conoce nuestras facilidades de retribución flexible, como tarjeta transporte, cheques guardería, seguro médico con Sanitas, formación...

• Nos preocupamos por las personas. Por eso participamos en la sociedad facilitando acciones de voluntariado y tiempo para todos nuestros empleados.

• Nos preocupamos por tu bienestar. Tenemos disponible un Programa de Bienestar.

• Somos digitales y nos encanta la tecnología. Además, cada equipo trabaja bajo metodología agile.

Nuestro objetivo es crear, entregar y mantener soluciones de gestión de productos de seguros, como propuestas de servicio, para permitir que cualquier agente (vinculado o directo), máquina o empresa pueda crear y vender productos de seguros en Europa de forma automatizada y en tiempo real.

Estamos buscando un MLOps Engineer experimentado para unirse a nuestro equipo.

Tu función es construir y convertir en producto las capacidades de IA —desde pipelines de RAG hasta el despliegue de modelos (model serving)— y entregarlas como servicios escalables, gobernados y fáciles de usar para los desarrolladores.

Tu impacto en NN: Qué harás:

Definir el stack de referencia de MLOps para la Agentic Platform: patrones de CI/CD y promoción de entornos con aprobaciones; topologías de despliegue (Databricks serverless vs Kubernetes/Seldon) con registros de decisiones; evaluación y monitorización de drift con MLflow/Mosaic; y operaciones de ejecución basadas en SLO. Integrar el linaje/políticas de Unity Catalog en los pipelines para que los equipos cumplan los requisitos de gobernanza sin fricciones y apoyen la expansión de Run.

• Liderar los estándares de CI/CD y la promoción de entornos para modelos/agentes: pipelines, aprobaciones, procedencia de artefactos, lanzamientos inmutables y patrones de rollback/canary.

• Estandarizar las topologías de despliegue: Databricks serverless vs Kubernetes/Seldon, con registros de decisiones claros, SLOs (latencia/fiabilidad) y límites de coste/rendimiento.

• Implementar la evaluación y la monitorización: evaluación offline/online basada en MLflow, comprobaciones de drift/calidad y dashboards de telemetría de extremo a extremo para el comportamiento y costes de modelos/agentes, teniendo siempre en cuenta todos los aspectos básicos de seguridad y cumplimiento.

• Integrar la gobernanza por diseño: aplicar el linaje/políticas de Unity Catalog y capturar aprobaciones y evidencias en los pipelines para facilitar las auditorías y la preparación para el marketplace.

• Operar la Agentic Platform según los SLO: respuesta a incidentes/on-call, planificación de capacidad, optimización de costes, post-mortems y mejora continua de los "golden paths".