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MLOps Engineer
Q-tech —Barcelona, Barcelona provincia
- 80.000 € al año
- AWS
- Machine learning
- Habilidades de comunicación
Ingeniero/a técnico/a
Talent Point —Barcelona, Barcelona provincia
- De 26.000 € a 28.000 € al año
- Incorporación inmediata
- AutoCAD
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DevOps Engineer - Cyberdefence Projects - Alcobendas, Barcelona, León (Híbrido)
Minsait —Barcelona, Barcelona provincia
- Trabajo híbrido
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Ingeniero/a Senior Backend Java (Spring & Kafka) - Barcelona
Minsait —Barcelona, Barcelona provincia
- Trabajo híbrido
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- Bases de datos
- Formación continua
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BECARIO INGENIERÍA - OFICINA TÉCNICA
Mango —Palau-solità i Plegamans, Barcelona provincia
- Media jornada
- Inglés
- Bases de datos
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TLS | Associate Nóminas - Payroll Barcelona
PwC —Barcelona, Barcelona provincia
- Jornada completa
- Microsoft Excel
- Inglés
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4d
Senior Data & AI Architect / Technical Lead (Cloud & GenAI) en Barcelona
Deloitte —Barcelona, Barcelona provincia
- Teletrabajo
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- Oficina
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DESARROLLADOR/A SENIOR D365 CRM
GRUPO VALL COMPANYS —Barcelona, Barcelona provincia
- Jornada completa
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Cualificaciones

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Descripción completa del empleo

Descripción

La empresa es un marketplace de segunda mano consolidado, con sede en Barcelona y operaciones en España, Italia y Portugal. Recientemente pasó a formar parte de un gran grupo tecnológico internacional, que está invirtiendo de forma significativa en áreas como IA, búsqueda, personalización, publicidad e ingeniería de plataformas para acelerar su crecimiento, manteniendo intactos la marca, el producto, el liderazgo y la cultura de ingeniería local.

El Machine Learning está en el núcleo del producto: cada día la plataforma necesita entender millones de productos, imágenes, búsquedas, interacciones de usuarios y comportamientos del marketplace. El ML impulsa la búsqueda y ranking, las recomendaciones, la visión por computador, la confianza y seguridad, el pricing, la publicidad y la personalización, y cada uno de estos ámbitos cuenta con sus propios modelos y requisitos operativos.

Este rol no consiste en desarrollar modelos para un caso de uso concreto. La persona seleccionada ayudará a construir y evolucionar la Plataforma de Machine Learning interna que da soporte a todos los equipos de ML de la compañía, proporcionando la infraestructura, las herramientas y la automatización que permite a esos equipos desarrollar, entrenar, desplegar y operar modelos de forma eficiente y a gran escala. El impacto es muy transversal: cada mejora en la plataforma beneficia a todos los equipos de ML a la vez.

En el día a día, el rol se organiza en torno a tres áreas: ayudar a construir y evolucionar la Plataforma de ML utilizada por todos los equipos de IA; mejorar la automatización de todo el ciclo de vida del ML (entrenamiento, validación, despliegue, monitorización y reentrenamiento); y diseñar infraestructura y herramientas internas que permitan a los equipos de ML trabajar más rápido, con mayor fiabilidad y reproducibilidad. Es un entorno cloud-native construido sobre Kubernetes, Docker, AWS, Airflow, Kubeflow, MLflow, GitHub Actions, ArgoCD y herramientas de observabilidad y monitorización.

Requisitos básicos

Experiencia sólida como MLOps Engineer, ML Platform Engineer o Infrastructure Engineer, idealmente a nivel senior.
Experiencia práctica con Kubernetes y Docker en entornos de producción.
Buen conocimiento de AWS o de otro proveedor cloud relevante.
Experiencia construyendo y manteniendo pipelines de CI/CD.
Comprensión sólida del ciclo de vida completo del ML (entrenamiento, validación, despliegue, monitorización, reentrenamiento).
Experiencia diseñando herramientas o infraestructura interna de la que dependen otros equipos de ingeniería.
Buenos fundamentos de ingeniería de software y capacidad de escribir código de calidad de producción.
Buenas habilidades de comunicación para trabajar con múltiples equipos de ML e ingeniería.

Requisitos deseados

Experiencia con herramientas de orquestación o workflows como Airflow o Kubeflow.
Experiencia con MLflow o herramientas similares de experiment tracking / model registry.
Experiencia con herramientas de despliegue GitOps como ArgoCD.
Familiaridad con feature stores y frameworks de model serving.
Experiencia implementando observabilidad, monitorización o detección de drift de datos y modelos.
Experiencia previa en empresas de marketplace, e-commerce o consumer tech de alto crecimiento.
Experiencia dando soporte a múltiples equipos de datos/ML a gran escala.

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655 250 902

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