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Written in English from the original postingMLOps / Senior Machine Learning Engineer role focused on building and evolving an ML platform, pipelines, tooling, and deployment infrastructure for Data Scientists. The work includes AWS infrastructure, Kubernetes, Apache Kafka, Apache Airflow, CI/CD, testing, and monitoring in a technology marketplace environment. The posting lists the location as Remote but describes a hybrid model in Barcelona.
Job description
Desde q-tech buscamos un MLOps / Senior ML Engineer para un importante marketplace tecnológico en pleno crecimiento, con millones de usuarios y un volumen de datos muy elevado.
La compañía se encuentra en un momento clave de evolución de su área de Data & Machine Learning, y busca incorporar a una persona que lidere la construcción y evolución de su ML Platform.
Sobre el rol
No es una posición orientada al desarrollo de modelos, sino a construir toda la infraestructura y tooling que permite a los Data Scientists trabajar de forma eficiente y llevar modelos a producción de forma escalable y fiable.
Serás una figura clave, con alto nivel de ownership, ya que hasta ahora estas responsabilidades estaban distribuidas entre distintos equipos.
Responsabilidades
Diseñar y evolucionar la ML Platform (pipelines, estándares, tooling)
Facilitar el ciclo end-to-end de modelos: entrenamiento, validación y despliegue
Implementar buenas prácticas de ingeniería (CI/CD, testing, monitorización)
Trabajar con sistemas en tiempo real (streaming con Apache Kafka)
Escalar infraestructura en AWS (incluyendo AWS SageMaker, S3, etc.)
Orquestar workloads mediante Kubernetes
Colaborar estrechamente con Data Scientists, Data Engineers y equipos de Platform
Stack tecnológico
AWS, Kubernetes, Kafka, Airflow, Python, CI/CD, herramientas de MLOps
Qué buscamos
Experiencia sólida en entornos de ML en producción
Background fuerte en ingeniería (software o infraestructura)
Experiencia con cloud (AWS) y sistemas distribuidos
Mentalidad de buenas prácticas: testing, automatización, escalabilidad
Perfil hands-on con capacidad de definir estándares
Qué ofrecen
Proyecto con mucho impacto y margen de construcción
Rol estratégico dentro del equipo de Data & ML
Entorno técnico exigente y colaborativo
Modelo híbrido en Barcelona
Si buscas un rol donde realmente puedas construir y liderar la capa de MLOps desde dentro, este puede ser un muy buen siguiente paso 🚀
