Ingeniero Backend Sénior (MLOps)

Algunos de los beneficios que disfrutarás trabajando con nosotros:

• La oportunidad de unirte a una organización con un crecimiento de tres dígitos que está cambiando el paradigma de cómo se construyen los productos de software.
• La oportunidad de formar parte de una increíble comunidad multicultural de expertos tecnológicos.
• Un paquete de compensación altamente competitivo.
• Seguro médico.

Senior Backend Engineer con MLOps

En Parser, buscamos un Senior Backend Engineer con sólida experiencia en MLOps para unirse al equipo de Ingeniería.

En este puesto, ayudarás a diseñar, construir y mantener la infraestructura que impulsa las soluciones de ML dentro de la división de Mantenimiento de Aeronaves: gestionando pipelines de datos, agilizando el despliegue de modelos y optimizando los recursos de computación.

Trabajarás en sistemas de alto impacto como el mantenimiento predictivo, la detección de fallos y la optimización del ciclo de vida de los componentes, colaborando estrechamente con científicos de datos y equipos de ingeniería para integrar los modelos en producción.

Descripción del puesto

Buscamos un Software Engineer apasionado y experimentado para unirse al equipo de ML de Mantenimiento de Aeronaves en nuestro cliente. Este rol de alto impacto combina la experiencia en infraestructura con conocimientos aplicados de MLOps, requiriendo competencia en ingeniería de software, sistemas distribuidos y operaciones de aprendizaje automático.

Responsabilidades clave

• Diseñar e implementar infraestructura de ML escalable para el entrenamiento, despliegue y servicio en entornos por lotes (batch) y en tiempo real, dando soporte a los flujos de trabajo de mantenimiento de aeronaves.
• Construir y mantener pipelines de datos eficientes (ETL/ELT) para el procesamiento a gran escala y la ingeniería de características, aprovechando los datos de sensores de aeronaves, telemetría y registros de mantenimiento.
• Optimizar los recursos de computación y mejorar el rendimiento del servicio de modelos en los sistemas de ML utilizados en la programación de mantenimiento y la detección de anomalías.
• Implementar sistemas robustos de monitorización, registro (logging) y alertas, y contribuir a las prácticas de MLOps, incluyendo pipelines de CI/CD.
• Colaborar estrechamente con Data Scientists e Ingenieros de Mantenimiento para agilizar el flujo de trabajo desde el desarrollo del modelo hasta la producción.
• Investigar e integrar nuevas tecnologías, mentorizar a ingenieros junior y comunicar soluciones técnicas a diversos stakeholders en los equipos de ingeniería y operaciones.

Ubicación

• Madrid: España (disponibilidad para viajar al Reino Unido 2-3 veces al mes)