Senior MLOps Engineer

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

• Diseño/operación de lanzamientos en múltiples entornos (dev→test→prod) con aprobaciones, secretos e identidad; IaC (Terraform/CrossPlane) 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 servicio 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 eres un Senior MLOps Engineer apasionado y experimentado que busca una oportunidad emocionante para trabajar en un entorno dinámico y desafiante, te animamos a que solicites este puesto. ¡Te estamos esperando!

Por favor, envía tu CV en inglés.

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.

A medida que escalamos nuestra estrategia de IA agéntica, necesitamos transformar Databricks Mosaic AI en una plataforma de autoservicio que empodere a los ingenieros de IA en todas las unidades de negocio. Tu función será construir y productivizar capacidades de IA —desde pipelines de RAG hasta el servicio de modelos— y entregarlas como servicios escalables, gobernados y fáciles de usar para los desarrolladores.

La Data Intelligence Platform es el entorno de ejecución para modelos e IA agéntica en NN. Funciona con DatabricksMLflow y Mosaic, desplegando modelos y agentes en Databricks serverless o en el Kubernetes (Seldon) de NN según sea necesario. Mosaic Vector Search proporciona RAG para GenAI; la plataforma abarca Azure y AWS para satisfacer las necesidades de latencia y proximidad. Como SeniorMLOpsEngineer, estandarizarás el proceso build→deploy→serve→monitor en estas topologías y harás que las operaciones de producción estén preparadas para auditorías por diseño.

Tu impacto como SeniorMLOpsEngineer: ¿Qué vas a hacer?

Definir el stack de referencia de MLOps para la Agentic Platform: patrones de CI/CD y promoción de entornos con aprobaciones; topologías de servicio (Databricks serverless frente a 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 servicio: Databricks serverless frente a Kubernetes/Seldon, con registros de decisiones claros, SLOs (latencia/fiabilidad) y controles de costes/rendimiento.

• Implementar la evaluación y 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 la seguridad y el cumplimiento normativo.

• 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".