Descripción de la oferta
Parser incorpora en Madrid a un perfil backend con experiencia en MLOps para un equipo de machine learning de optimización de ingresos que trabaja para un gran grupo internacional de viajes. Los sistemas en juego incluyen ranking, recomendación y optimización de precios.
Qué harás
- Diseñar infraestructura de ML escalable para entrenamiento, despliegue y servicio, en batch y tiempo real.
- Construir y mantener pipelines de datos para procesamiento masivo y feature engineering.
- Optimizar recursos de cómputo y el rendimiento del servicio de modelos.
- Implantar monitorización, logging y alertas, y aportar a las prácticas de CI/CD.
- Acortar el camino de los modelos desde el desarrollo hasta producción junto a los data scientists.
Qué buscan
- Titulación en informática, ingeniería de software o similar.
- Dominio de Java; Python es deseable.
- Comprensión de algoritmos de ML y experiencia con sistemas de ML fiables y escalables.
- Conocimiento de AWS, Docker y sistemas distribuidos como Spark y Kafka.
- Familiaridad con GitHub Actions y herramientas de servicio de modelos como MLflow.
Condiciones
- Jornada completa en modalidad híbrida en Madrid (entre dos y tres días de oficina por semana).
- Seguro médico.
- La oferta no publica salario.
Oferta publicada originalmente por Parser. La candidatura se realiza en su web oficial.
Fuente: Parser. Última comprobación: 23 Oct 2026.
