Lead DevOps Engineer

Madrid, Madrid Tipo de trabajo: Contrato

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En WayOps estamos buscando un/a DevOps Engineer con experiencia en entornos Data & AI, para incorporarse a un equipo de alto nivel que trabaja en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos AWS.La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.CONTEXTO & RESPONSABILIDADESImplementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWSAdaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IADiseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectosDesarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicosConstruir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWSEXPERIENCIA & CONOCIMIENTOSBuscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.Tecnologías requeridas:AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatchEntornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlowServicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDSQA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similaresPython Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPIData Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMRConocimientos valorables:Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API GatewayAWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflowIaC & Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scriptingCONTRATACIÓN & UBICACIÓNLa contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada. Envíe su solicitud Su aplicación se ha enviado con éxito Su aplicación tiene algún error Apply With Resume * First Name* Middle Name Last Name* Email* Mobile Phone Social Network and Web LinksProvide us with links to see some of your work (Git/ Dribble/ Behance/ Pinterest/ Blog/ Medium) + LinkedIn Profile*

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La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.
CONTEXTO & RESPONSABILIDADES

• Implementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWS
• Adaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IA
• Diseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectos
• Desarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicos
• Construir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWS

EXPERIENCIA & CONOCIMIENTOSBuscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.
Tecnologías requeridas:

• AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatch
• Entornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlow
• Servicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDS
• QA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similares
• Python Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPI
• Data Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMR

Conocimientos valorables:

• Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API Gateway
• AWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflow
• IaC & Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scripting

CONTRATACIÓN & UBICACIÓN
La contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada.", "datePosted" : "2026-03-24 07:06:24 UTC", "employmentType" : "CONTRACTOR", "remote" : "false", "hiringOrganization" : { "@type":"Organization", "name":"WayOps" }, "jobLocation" : { "@type": "Place", "address": { "@type": "PostalAddress", "streetAddress": "Avenida de Manoteras 24", "addressRegion": "Madrid", "postalCode": "28050", "addressLocality": "Madrid", "addressCountry": "Spain" } } } var translation = { 'employer_title': `Designación`, 'employer_company': `Nombre de la empresa/negocio`, 'employer_start_date': `Fecha de inicio`, 'employer_end_date': `Fecha de finalización`, 'employer_is_current': `Actualmente trabajo aquí`, 'employer_summary': `Resumen`, 'employer_remove': `Remove this employer`, 'education_degree': `Grado`, 'education_field_of_study': `Área de estudio/Especialidad`, 'education_school_name': `Nombre de institución/colegio`, 'education_start_date': `Fecha de inicio`, 'education_end_date': `Fecha de finalización`, 'education_is_current': `Estudiando actualmente`, 'education_grade': `Curso`, 'education_remove': `Remove this degree` };

En WayOps estamos buscando un/a DevOps Engineer con experiencia en entornos Data & AI, para incorporarse a un equipo de alto nivel que trabaja en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos AWS.La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.CONTEXTO & RESPONSABILIDADESImplementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWSAdaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IADiseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectosDesarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicosConstruir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWSEXPERIENCIA & CONOCIMIENTOSBuscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.Tecnologías requeridas:AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatchEntornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlowServicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDSQA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similaresPython Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPIData Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMRConocimientos valorables:Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API GatewayAWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflowIaC & Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scriptingCONTRATACIÓN & UBICACIÓNLa contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada.

En WayOps estamos buscando un/a DevOps Engineer con experiencia en entornos Data & AI, para incorporarse a un equipo de alto nivel que trabaja en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos AWS.La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.CONTEXTO & RESPONSABILIDADESImplementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWSAdaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IADiseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectosDesarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicosConstruir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWSEXPERIENCIA & CONOCIMIENTOSBuscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.Tecnologías requeridas:AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatchEntornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlowServicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDSQA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similaresPython Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPIData Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMRConocimientos valorables:Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API GatewayAWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflowIaC & Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scriptingCONTRATACIÓN & UBICACIÓNLa contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada.

En WayOps estamos buscando un/a DevOps Engineer con experiencia en entornos Data & AI, para incorporarse a un equipo de alto nivel que trabaja en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos AWS.La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.CONTEXTO & RESPONSABILIDADESImplementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWSAdaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IADiseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectosDesarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicosConstruir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWSEXPERIENCIA & CONOCIMIENTOSBuscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.Tecnologías requeridas:AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatchEntornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlowServicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDSQA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similaresPython Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPIData Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMRConocimientos valorables:Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API GatewayAWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflowIaC & Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scriptingCONTRATACIÓN & UBICACIÓNLa contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada.

En WayOps estamos buscando un/a DevOps Engineer con experiencia en entornos Data & AI, para incorporarse a un equipo de alto nivel que trabaja en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos AWS.La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.CONTEXTO & RESPONSABILIDADESImplementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWSAdaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IADiseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectosDesarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicosConstruir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWSEXPERIENCIA & CONOCIMIENTOSBuscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.Tecnologías requeridas:AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatchEntornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlowServicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDSQA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similaresPython Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPIData Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMRConocimientos valorables:Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API GatewayAWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflowIaC & Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scriptingCONTRATACIÓN & UBICACIÓNLa contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada.

En WayOps estamos buscando un/a DevOps Engineer con experiencia en entornos Data & AI, para incorporarse a un equipo de alto nivel que trabaja en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos AWS.La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.

DevOps Engineer

Data & AI

CONTEXTO & RESPONSABILIDADES

CONTEXTO & RESPONSABILIDADES

Implementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWS

Adaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IA

Diseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectos

Desarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicos

Construir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWS

EXPERIENCIA & CONOCIMIENTOS

EXPERIENCIA & CONOCIMIENTOS

Buscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.

Tecnologías requeridas:

AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatch

Entornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlow

Servicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDS

QA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similares

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Data Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMR

Conocimientos valorables:

Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API Gateway

AWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflow

IaC & Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scripting

CONTRATACIÓN & UBICACIÓNLa contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).

CONTRATACIÓN & UBICACIÓN

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La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.
CONTEXTO & RESPONSABILIDADES

• Implementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWS
• Adaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IA
• Diseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectos
• Desarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicos
• Construir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWS

EXPERIENCIA & CONOCIMIENTOSBuscamos un perfil con 2–3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.
Tecnologías requeridas:

• AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatch
• Entornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlow
• Servicios AWS para IA & Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDS
• QA & Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similares
• Python Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPI
• Data Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMR

Conocimientos valorables:

• Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API Gateway
• AWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflow
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