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MLOps / Machine Learning Engineer (Python + Kubernetes)

Tecnología
Arelance
Murcia, EspañaHace 1 mesesHasta 23/4/2026

Descripción del puesto

En Arelance sabemos que las personas son el activo más importante dentro de una empresa y por tanto invertimos muchos esfuerzos en buscar los mejores profesionales para nuestros clientes, y en ofrecer a nuestros candidatos los mejores proyectos.

Asegúrese de leer detenidamente la información sobre esta oportunidad antes de presentar su candidatura.

Buscamos un/a Buscamos un/a Machine Learning Engineer orientado/a a producción para incorporarse a un proyecto sólido en entorno corporativo, centrado en sistemas de IA para gestión documental inteligente (OCR, clasificación y extracción de información).

¿Qué harás en tu día a día?

  • Desplegar y operar modelos de Machine Learning en entornos productivos sobre Kubernetes
  • Diseñar y mantener microservicios de inferencia (APIs REST)
  • Colaborar con Data Scientists para llevar modelos a producción de forma eficiente
  • Monitorizar rendimiento, latencias y consumo de recursos
  • Optimizar pipelines de inferencia (batch y tiempo real)
  • Diagnosticar y resolver problemas en producción
  • Participar en decisiones técnicas sobre arquitectura y escalabilidad
  • Traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas viables

Requisitos

  • Experiencia trabajando con Python en entornos backend
  • Experiencia real desplegando servicios en Kubernetes
  • Conocimiento de APIs REST (FastAPI o similares)
  • Experiencia trabajando con modelos de Machine Learning en producción
  • Capacidad para entender cómo impactan los modelos en rendimiento y recursos
  • Experiencia trabajando con arquitecturas de microservicios

Requisitos valorables

  • Experiencia en entornos cloud (especialmente IBM Cloud u otros como AWS/GCP/Azure)
  • Conocimientos de observabilidad (Grafana, logging, métricas)
  • Experiencia con OCR, NLP o procesamiento documental
  • Programación asíncrona en Python
  • Experiencia en entornos corporativos complejos

Condiciones

  • Proyecto estable y de larga duración.
  • Ubicación del proyecto Madrid y Barcelona
  • Posibilidad de teletrabajo (1-2 días presenciales opcionales)
  • Acceso a formación
  • Contratación indefinida

Si tienes interés en una gran oportunidad como ésta, ¡inscríbete! xcskxlj ¡Queremos conocerte!

Sólo se valoran candidatos con permiso de trabajo y residencia en España

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