Senior Machine Learning Engineer · MLOps end-to-end
En Shakers colaboramos con una fintech española en pleno scale-up para incorporar a su primera persona especializada en Machine Learning. Un rol senior, autónomo y con impacto directo: productivizar los modelos de riesgo y montar desde cero la plataforma de MLOps sobre la que la compañía escalará.
El reto
Llevar los modelos de riesgo validados a producción a escala y construir UNA SOLA VEZ la plataforma de MLOps reutilizable (pipelines, feature store, versionado de modelos y datos) para que el siguiente modelo sea rápido y no reinventes la rueda cada vez.
Lo importante
- Freelance full time vía Shakers
- Remoto
- Largo plazo + posibilidad de contratación
- Codo a codo con el CTO, Producto, Diseño y Data
Qué harás
- Productivizar modelos de riesgo a escala
- Diseñar la plataforma MLOps reutilizable (CI/CD, serving, versionado)
- Desplegar y reentrenar en modo multitenant por cliente
- Montar drift detection, reentrenamiento y monitorización
- Implementar observabilidad, auditabilidad y compliance como ciudadanos de primera clase
- Traducir necesidades de negocio en propuestas técnicas y ejecutarlas
Qué necesitamos sí o sí
- Experiencia senior real en MLOps end-to-end (CI/CD, drift, reentrenamiento, métricas)
- Modelos en cargas productivas reales, más allá de PoCs
- Python sólido + frameworks de ML
- Cloud productiva: AWS (Lambda, ECS/Fargate, Step Functions, S3) y/o Databricks (Unity Catalog, dbt, medallion)
- Ownership alto: entiendes, diseñas, ejecutas con guías mínimas
- Colaboración con Producto y no-técnicos (pizarra incluida)
Suma puntos
- Perfil híbrido ML + GenAI/LLMs llevado a producción (RAG, agentes)
- Conocimientos fintech, contabilidad, fiscalidad
- Observabilidad (OpenTelemetry, Grafana, PostHog) y data governance
- Requisitos regulatorios (EU AI Act, DORA, GDPR)
Si te llama la atención, aplica sin compromiso y te pegamos un toque! Y si conoces a alguien, pasa el enlace
#MachineLearning #MLOps #AWS #Databricks #Python #Freelance #Shakers
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