Buscamos MLOps & AgentOps Engineer en Medalla TechnologyTrabajarás en problemas que van más allá de construir un modelo o un agente: cómo operarlo, evaluarlo, gobernarlo y escalarlo cuando llega a producción.En Medalla Technology seguimos ampliando nuestro equipo de Data & AI y buscamos un perfil especializado en MLOps, LLMOps y AgentOps que nos ayude a llevar soluciones de Machine Learning e IA Generativa desde el desarrollo hasta su puesta en producción de forma robusta, escalable y gobernada.Participarás en proyectos reales de Machine Learning, GenAI y sistemas agénticos en entornos empresariales.¿Qué harás?Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos de ML, aplicaciones GenAI y agentes de IA, incluyendo testing, promoción entre entornos, gestión de artefactos y rollback.Automatizar el ciclo de vida de modelos: entrenamiento, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento.Diseñar arquitecturas de MLOps, LLMOps y AgentOps en entornos cloud.Diseñar estrategias de despliegue multi-entorno y multi-cliente, garantizando la reutilización del código, la parametrización y el aislamiento de datos, credenciales y configuración.Implementar observabilidad y trazabilidad end-to-end sobre modelos, prompts, agentes, tool calls y ejecuciones.Definir sistemas de evaluación de aplicaciones GenAI, incluyendo calidad de respuesta, groundedness, latencia, coste y seguridad.Implementar mecanismos de gobierno, control y guardrails para soluciones de IA en producción.Trabajar junto a Data Engineers, Data Scientists y AI Engineers para industrializar soluciones y definir estándares y buenas prácticas.¿Qué necesitamos?Buscamos experiencia práctica con:Python.Al menos uno de los principales entornos cloud: Azure, AWS o GCP.Contenedores, principalmente Docker.Pipelines de CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI o tecnologías equivalentes.Buenas prácticas de ingeniería de software: organización de repositorios, testing, gestión de dependencias, empaquetado y configuración por entorno.Conceptos y patrones fundamentales de MLOps y AgentOps.¿Qué valoramos?Valoramos especialmente la experiencia real desplegando y operando modelos, aplicaciones GenAI o agentes en producción.Será un plus haber trabajado en algunos de estos ámbitos:Databricks: MLflow (tracking, model registry, tracing y evaluación), Unity Catalog y Databricks Asset Bundles.Kubernetes e Infrastructure as Code, especialmente Terraform.Observabilidad y evaluación de aplicaciones basadas en LLMs y agentes.Plataformas GenAI gestionadas: Databricks Agent Bricks, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI o Snowflake Cortex.LangChain / LangGraph.Arquitecturas RAG.MCP, herramientas para agentes y arquitecturas multiagente.Sistemas de gestión y versionado de prompts.No esperamos que conozcas todas estas tecnologías, sino que tengas una base sólida y experiencia relevante en parte de este ecosistema.¿Qué encontrarás en Medalla?Un entorno en el que trabajar directamente con tecnologías de Data, Machine Learning, GenAI y agentes, participando tanto en proyectos para grandes compañías como en la construcción de nuestros propios aceleradores tecnológicos.Buscamos personas que quieran construir y experimentar, y que entiendan cómo convertir sistemas de IA en soluciones fiables, observables, escalables y mantenibles en producción.

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