Profesión · Tecnología
MLOps Engineer
Profesional especializado en la implementación, automatización y mantenimiento de sistemas de Machine Learning en entornos de producción. Gestiona pipelines de datos, modelos entrenados y infraestructura cloud. Trabaja en equipos de datos e ingeniería de empresas tech, financieras y consultoras. Reduce tiempos de deployment y asegura la calidad y monitorización continua de modelos.
Funciones principales
- Diseñar e implementar pipelines de automatización para entrenamiento y despliegue de modelos
- Configurar infraestructura cloud (AWS, Azure, GCP) y orquestación de contenedores
- Establecer sistemas de monitorización, logging y alertas en modelos en producción
- Colaborar con científicos de datos para optimizar reproducibilidad y versionado
- Implementar prácticas CI/CD específicas para proyectos de Machine Learning
- Gestionar registro de artefactos, métricas y metadatos de experimentos
- Documentar arquitectura, procesos y runbooks para equipos técnicos
Habilidades clave
Formación recomendada
No existe grado oficial específico. Ruta principal: Grado en Ingeniería Informática, Ingeniería Técnica en Informática o Matemáticas (Universidad pública o privada acreditada por ANECA). Postgrado especializado: Máster universitario en Data Science, Máster en Big Data o Máster en Ingeniería de Software (ANECA). Certificaciones técnicas reconocidas: AWS Certified Machine Learning – Specialty, Google Cloud Professional Data Engineer, Microsoft Azure Data Engineer Associate. Cursos profesionales en plataformas: Coursera, Udacity (MLOps nanodegree), DataCamp. INCUAL: no existe cualificación oficial; competencias reconocidas mediante experiencia o certificaciones privadas del sector.
Salario en España
Entre 35 000 y 65 000 EUR brutos anuales. Varía según experiencia (junior vs. senior), sector (startups tech, banca, retail), región (Madrid y Barcelona superiores a media nacional), y modalidad (cuenta ajena ofrece estabilidad; consultoría e independencia, honorarios superiores).