Machine Learning Engineer | Python · Databricks · MLOps · GenAI · Kubernetes | 100% Remoto

Selección directa por parte del cliente · Consultora tecnológica · Proyecto de Inteligencia Artificial

🧩 Qué buscamos

Buscamos un/a Ingeniero/a de Machine Learning para liderar el desarrollo de un entorno de trabajo y un conjunto de herramientas escalables orientadas al aprendizaje automático (Machine Learning).

La persona seleccionada participará en el desarrollo de soluciones y herramientas centradas en Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), cuyo objetivo será mejorar el ciclo de vida de los modelos de Machine Learning mediante la automatización, optimización y monitorización.

Buscamos un perfil con sólidos conocimientos de Python, experiencia en entornos cloud y plataformas de datos como Databricks, y capacidad para asumir la responsabilidad técnica de las funcionalidades durante todo su ciclo de vida, desde la definición hasta las pruebas y el despliegue.

🕒 Condiciones del proyecto

• Modalidad: 100 % remoto.
• Empresa contratante: consultora tecnológica.
• Proceso de selección: directo por parte del cliente.
• Idioma de trabajo: inglés, imprescindible nivel alto.

🧩 Requisitos mínimos

💻 Desarrollo e Inteligencia Artificial

• Dominio de Python.
• Experiencia desarrollando aplicaciones relacionadas con Inteligencia Artificial y Machine Learning.
• Experiencia profesional como Machine Learning Engineer, Cloud Engineer, DevOps Engineer, Data Engineer o en posiciones similares.
• Conocimientos de tecnologías y conceptos relacionados con agentes de IA, especialmente:
• MCP (Model Context Protocol).
• RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Skills.
• Experiencia trabajando con herramientas y soluciones de IA Generativa (GenAI).

☁️ Cloud, MLOps y plataformas de datos

• Experiencia trabajando con plataformas cloud: Azure, AWS o Google Cloud Platform (GCP).
• Experiencia con Databricks.
• Experiencia desplegando, manteniendo y monitorizando pipelines y endpoints de Machine Learning.
• Conocimientos de frameworks de procesamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data), como Apache Spark.

⚙️ DevOps, automatización e infraestructura

• Experiencia con herramientas de integración y despliegue continuo (CI/CD), como:
• Azure DevOps.
• CircleCI.
• GitHub Actions.
• Experiencia con tecnologías de contenerización como Docker.
• Conocimientos de herramientas de orquestación como Kubernetes.

🗄️ Bases de datos

• Conocimientos de bases de datos.
• Experiencia en optimización de consultas.

🌍 Idiomas

• Inglés alto, imprescindible, ya que será el idioma de trabajo habitual.

🤝 Competencias personales

• Responsabilidad y autonomía técnica.
• Capacidad para asumir la propiedad de las funcionalidades durante todo su ciclo de vida.
• Orientación a la calidad del software y buenas prácticas de desarrollo.
• Capacidad para revisar, validar y responsabilizarse del código generado o asistido por herramientas de IA.
• Mentalidad orientada a la automatización, optimización y mejora continua.

🛠️ Funciones principales

• Liderar el desarrollo de un entorno de trabajo escalable para Machine Learning.
• Diseñar y desarrollar herramientas centradas en GenAI para mejorar el ciclo de vida de los modelos.
• Automatizar y optimizar procesos relacionados con el entrenamiento, despliegue y mantenimiento de modelos de Machine Learning.
• Desplegar, mantener y monitorizar pipelines y endpoints de ML.
• Trabajar con plataformas cloud y entornos de datos, especialmente Databricks.
• Desarrollar soluciones utilizando Python y frameworks de procesamiento de datos como Apache Spark.
• Implementar procesos de integración y despliegue continuo mediante herramientas CI/CD.
• Trabajar con tecnologías de contenedores y orquestación como Docker y Kubernetes.
• Participar en el desarrollo de soluciones basadas en agentes de IA, MCP, RAG y Skills.
• Asumir la responsabilidad de las funcionalidades de principio a fin: definición, desarrollo, revisión, pruebas y despliegue.

🏢 Información del proyecto

Te incorporarás a una consultora tecnológica para participar en un proyecto de desarrollo de herramientas y plataformas escalables de Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa.

El objetivo es evolucionar el ciclo de vida de los modelos de ML mediante soluciones que permitan automatizar procesos, optimizar recursos y mejorar la monitorización de los modelos y sus despliegues.

Se trata de un entorno técnico donde tendrán especial relevancia Python, Databricks, Cloud, MLOps, GenAI y las nuevas arquitecturas basadas en agentes de IA.

🤝 Proceso de selección

La selección y contratación serán directamente por parte del cliente.

🤝 Compromiso con la igualdad

En Zemsania, creemos en la igualdad de oportunidades y en la diversidad como valores fundamentales para el éxito de nuestra organización. Por ello, garantizamos un proceso de selección basado en el mérito y sin discriminación por motivos de género, edad, discapacidad, orientación sexual, raza, religión o cualquier otra condición personal o social.