Mlops Lead Engineer

En Mango inspiramos y unimos mediante nuestra pasión por el estilo y la cultura. Estamos en más de 115 países y nuestra presencia online se extiende a más de 110 países. Nuestro equipo está formado por personas de 112 nacionalidades y en un 78% por mujeres.

Buscamos un/a

¿CÓMO SERÁ TU DÍA A DÍA EN MANGO?

Buscamos un/aLead MLOps Engineer, para que se incorpore al área de Data & Advanced Analytics dentro del equipo de Tecnología.

¿CÓMO ES NUESTRO EQUIPO?

En Mango inspiramos y unimos mediante nuestra pasión por el estilo y la cultura. Estamos en 118 países y nuestra presencia online se extiende a más de 80 países. Nuestro equipo está formado por personas de 112 nacionalidades y en un 80% por mujeres.

Somos un equipo muy dinámico, centrado en satisfacer las necesidades de nuestra clienta, con mucha pasión por lo que hacemos. Tenemos por delante grandes retos que afrontar, que nos permitirán seguir creciendo y aportando valor.

¿QUÉ HACE UN/A LEAD MLOPS ENGINEER EN MANGO?

Como Lead MLOps Engineer en el equipo de Data & Advanced Analytics de Mango, serás el perfil más senior del equipo de MLOps. Este equipo actúa como centro de excelencia de MLOps, trabajando de manera hands-on y desarrollando junto con los demás squads de IA de Mango, que incluyen:

• Gen AI Copilot (IA para diseño)

• Applied Research (Shooting con IA)

• Perso (Gen AI Fashion Assistant)

• Search (Motor de búsqueda de e-commerce de Mango)

• AI Pricing

• AI Logistics

• AI Product

Objetivos del equipo:

• Desarrollar plataformas y librerías comunes para el despliegue de modelos de IA.

• Promover la homogeneización y mejora de procesos de MLOps en todos los squads.

• Desarrollar junto con los squads los retos más avanzados de MLOps e IA.

En el corto plazo, nos enfocaremos en impulsar de manera hands-on el desarrollo con el equipo de Copilot y Applied Research en los proyectos estrella de 2025 de nuestro departamento, especialmente en áreas relacionadas con la imagen, como Shooting con IA y Diseño con IA (Inspire). También esperamos poder ayudar en otros proyectos clave como el Buscador o el Fashion Assistant, a medida que asentemos el equipo y tengamos exito en los primeros proyectos.
 

Equipo de MLOps:

• Manager: Daniel Gomez, quien también es manager del equipo de Cloud Architects & Big Data Engineers.

• Lead MLOps Engineer: Vacante

• MLOps Engineers: 2 o 3 personas más.

Responsabilidades:

Como Lead del equipo, se espera que tomes el liderazgo técnico, marcando la visión técnica del equipo y las arquitecturas de las soluciones que implementéis. Serás la persona que más contribuye al desarrollo, estableciendo los estándares de calidad y proporcionando acompañamiento técnico a los perfiles más juniors. Más del 80% de tu tiempo será hands-on en desarrollo.
 

En tu día a día participarás en el diseño e implementación de una arquitectura cloud escalable y distribuida en AWS enfocada en la solución tecnológica de Intelegencia Artificial de la compañía. Para ello, contribuirás en un entorno colaborativo, ambicioso y ágil, ofreciendo soluciones en: 

•  El despliegue de soluciones MLOps a través de Infraestructura como código con Terraform. 

•  El diseño de un framework MLOPs en Databricks para el despliegue, entrenamiento e inferencia de modelos IA

• El gobierno, la monitorización y la aplicación de buenas prácticas en la gestión de la IA.

•  La colaboración directa en la implementación de diferentes soluciones de IA a la vanguardia del sector

• La mejora continua del rendimiento y coste de las aplicaciones del equipo. 

En el camino trabajarás un stack tecnológico: 

• Con múltiples servicios cloud en AWS, Azure y GCP

•  Docker y Kubernetes como estándar de contenerización de aplicaciones

• Jenkins para gestión del CI/CD

•  Databricks como plataforma de Data Engineering, ML e IA

•  Otras plataformas de IA como Replicate o Huggin Face

•  Bases de datos vectoriales en MongoDB

•  Diversos lenguajes de programación (Python, Terraform, Bash) 

¿QUÉ ESPERAMOS DE TI?

3-5 años de experiencia en el diseño e implementación de soluciones en MLOps.

• Experiencia en AWS: Implementación y gestión de infraestructura, automatización y seguridad en AWS.

• Experiencia en Databricks: Desarrollo y optimización de pipelines de datos y machine learning en Databricks y servicios relacionados como Model Serving o AI Gateway.

• Experiencia en Kubernetes: Despliegue, gestión de clústeres y automatización de aplicaciones contenedorizadas.

• Conocimiento en Frameworks y Herramientas de MLOPs: Uso de MLflow, Kubeflow, TFX y Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de ML.

• Habilidades Técnicas Adicionales: Dominio de lenguajes de programación, gestión de versiones y monitorización.

• Soft Skills: Colaboración en equipo, resolución de problemas y comunicación efectiva.

• Imprescindible nivel medio/alto de inglés.

¿QUÉ NOS HACE ESPECIALES?

• Incorporación inmediata con contrato indefinido.

• Ofrecemos horario flexible (puedes entrar de 8 a 9.30 y salir de 17 a 18.30) con jornada intensiva todos los viernes (puedes entrar de 8 a 9 y salir de 14 a 15) y la mayoría de las vigilias de festivos

• Posibilidad de teletrabajo en un 50%.

• 35% de descuento en todas nuestras líneas

• Te podrás formar a nivel técnico en plataformas como O'Reilly, entre otras, así como en idiomas, y en habilidades para tu desarrollo personal. Te acompañamos para que sigas creciendo a nivel profesional y personal!

• Política de referrals, podrás participar en la incorporación de talento a nuestros equipos, ¡y te recompensaremos por ello!

• Workshops, meetups, comunidades de prácticas, team buildings y company meetings.

• Paquete de retribución flexible con ventajas fiscales: seguro médico, formación, descuento comedor, guarderías etc

• Servicio de catering en la oficina.

• Servicio médico propio en las instalaciones de la central.

• Formarás parte de una empresa líder en el sector de la moda, dinámica, en plena innovación, con gran concienciación y realizando acciones hacia la sostenibilidad

• Ambiente de trabajo cercano, inspirador y ambicioso , trabajarás con un gran equipo que va en la misma dirección para conseguir los mejores resultados

• Oportunidades constantes de desarrollo con retos muy variados que generan aprendizaje en el puesto de trabajo.

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