Un MLOps Engineer es un experto en la gestión eficiente de todo el ciclo de vida de un modelo, por lo que abarca todas las fases desde la experimentación hasta la monitorización.
Este perfil informático es una pieza clave para escalar soluciones de forma segura, ágil y sostenible.
El ingeniero MLOps reúne conocimientos de desarrollo de software, operaciones TI y data science, por lo que es muy valioso en sectores como la tecnología, los datos, la industria o los servicios. Por tanto, para especializarse en MLOps architecture, en UNIR puedes estudiar el Curso DevOps & Cloud Computing.
¿Qué es un MLOps Engineer?
Un MLOps Engineer es un experto que combina conocimientos de machine learning con experiencia en ingeniería de sistemas y operaciones. Por tanto, entrena modelos y gestiona infraestructuras.
Su objetivo principal es que los machine learning models puedan ser implementados, monitorizados y mantenidos en entornos productivos, maximizando su valor real para una organización.
¿Qué hace un MLOps Engineer y cuáles son sus funciones?
En un entorno en el que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cada vez más integrados en los procesos de negocio, las funciones del MLOps Engineer son clave:
- Diseña e implementa MLOps pipeline: automatización del flujo completo desde el entrenamiento hasta el despliegue de modelos.
- Monitoriza y mantiene modelos en producción: supervisa el rendimiento y realiza los ajustes necesarios.
- Gestiona infraestructuras escalables a través de herramientas MLOps como Kubernetes, Docker, Terraform o servicios cloud.
- Colabora con equipos de data science, DevOps y desarrollo para garantizar una integración fluida entre modelos, productos y sistemas.
- Automatiza pruebas, validación y versionado de modelos, garantizando trazabilidad, control de calidad y cumplimiento.
- Es responsable de la seguridad y gobernanza de los datos, en cumplimiento de las políticas de acceso, la privacidad y la protección de la información utilizada por los modelos.
¿Por qué las empresas necesitan profesionales especializados en MLOps?
Las empresas que incorporan un MLOps Engineer se benefician de diversas ventajas:
- Hace posible una mayor escalabilidad.
- Aumenta la agilidad operativa, reduciendo los tiempos entre el desarrollo y la puesta en marcha del modelo.
- Garantiza más seguridad y control en los procesos, así como su sostenibilidad.
- Mejora la colaboración y sinergia entre diferentes áreas: data science, TI y negocio.
- Mejora la toma de decisiones, pues los modelos entregan valor real, actualizado y confiable.
- Ahorra costes, evitando retrabajos, cuellos de botella o fallas en producción que repercuten en la eficiencia operativa.
¿Qué habilidades debe tener un MLOps Engineer?
Como decimos, un MLOps Engineer domina qué es machine learning y tiene experiencia en ingeniería de sistemas y operaciones, por lo que reúne habilidades como:
- Comprensión del funcionamiento de los machine learning algorithms.
- Domina el lenguaje Python.
- Es experto en MLOps lifecycle: la integración continua y el despliegue continuo aplicados al ciclo de vida del modelo.
- Tiene experiencia en contenedores y orquestación.
- Conoce infraestructuras cloud.
- Domina la monitorización de modelos y las MLOps best practices.
- Es capaz de versionar datos y modelos.
Además, requiere de habilidades comunicativas tanto orales como escritas, capacidad para trabajar en equipo, capacidad analítica y de resolución de problemas complejos, atención al detalle y capacidad para trabajar bajo presión, entre otras habilidades blandas.
Herramientas y tecnologías que utiliza un MLOps Engineer
El ecosistema de MLOps tools que utiliza un ingeniero de esta área es muy amplio y está en constante evolución. Las herramientas y tecnologías más usadas actualmente son:
- Herramientas Open Source como Kubeflow, MLflow y DVC.
- Soluciones cloud integradas como AWS Sagemaker, Azure ML y Google Cloud AI Platform.
- Orquestadores y contenedores como Airflow, Docker y Kubernetes.
En general, estos tipos de software de MLOps son soluciones machine learning con inteligencia artificial, especialmente código abierto y plataformas cloud.
¿Qué diferencias hay entre MLOps, DevOps y Machine Learning?
A la hora de definir los roles de ciertos perfiles informáticos, como un MLOps Engineer o un Machine Learning Engineer, es esencial diferenciar determinados conceptos básicos.
Empezaremos por comparar MLOps vs DevOps: ambos comparten un objetivo pero los caminos para conseguirlo son diferentes.
¿Qué es MLOps? Son las siglas de Machine Learning Operations y AWS las define como “un conjunto de prácticas que automatizan y simplifican los flujos de trabajo y los despliegues de machine learning”.
Fuente: AWS
DevOps se centra en el ciclo de vida del desarrollo de software para aplicaciones tradicionales, mientras se aborda un triple frente en MLOps, que es: el código, los datos y los modelos. Estos tres deben ser gobernados, versionados y monitorizados simultáneamente.
En cuanto al machine learning, se trata de la ciencia de crear y entrenar modelos matemáticos para que aprendan de los datos, mientras MLOps es una cultura y una práctica de machine learning que une el desarrollo de aplicaciones de machine learning (Dev) a la implementación y las operaciones (Ops) de sistemas de machine learning.
También podríamos comparar otros conceptos como AIOps vs MLOps o DataOps vs MLOps, que dan lugar a profesiones diferentes dentro del campo informático.
¿Qué estudiar para trabajar como MLOps Engineer?
Para ser MLOps Engineer es imprescindible la especialización. Además de una formación académica informática, deberás aprender los principios y herramientas de MLOps fundamentales. Un curso MLOps y la obtención de certificaciones es la mejor manera de acreditar tus competencias en esta área. Por eso, lo ideal es estudiar el Curso DevOps & Cloud Computing de UNIR, con el que te formarás para uno de los perfiles IT más demandados por las empresas.
¿Cuánto gana un MLOps Engineer y qué oportunidades laborales tiene?
Dependiendo de factores como la experiencia, el nivel de especialización, el tipo de empresa o la ubicación geográfica del puesto, un MLOps Engineer puede alcanzar salarios de entre 30.000 y 95.000 euros anuales.
Su labor es clave para sectores como:
- Tecnología: desde el despliegue de sistemas inteligentes en productos digitales a la detección de fraudes.
- Datos: en la estructuración eficiente del ciclo de vida de modelos predictivos.
- Servicios: para la personalización de experiencias o la optimización de procesos internos.
- Industria: en el control de calidad automatizado o para el análisis de datos en tiempo real en entornos productivos.
Cómo especializarse en MLOps y desarrollar una carrera profesional
Para desarrollar tu carrera profesional como MLOps Engineer debes reunir habilidades de ciencia de datos con DevOps, ya que tendrás que automatizar y monitorear todo el ciclo de vida de los modelos de inteligencia artificial.
Esto implica contar con conocimientos de programación, machine learning e ingeniería de software, así como el dominio de herramientas de MLOps. Para reunir todos estos conocimientos, elige la formación especializada de UNIR, obtén las certificaciones más valoradas por las empresas y adquiere experiencia práctica para potenciar tu perfil profesional.
BIBLIOGRAFÍA:
de Databricks, P. (2026, mayo 1). MLOps vs DevOps: compare el alcance, los roles del equipo, los pipelines de CI/CD y las herramientas para alinear de manera eficiente las prácticas de entrega de machine learning y software. Databricks. https://www.databricks.com/es/blog/mlops-vs-devops
Mucci, T., & Stryker, C. (2025, octubre 6). ¿Qué es MLOps? Ibm.com. https://www.ibm.com/es-es/think/topics/mlops
(S/f-a). Amazon.com. Recuperado el 21 de agosto de 2026, de https://aws.amazon.com/es/what-is/mlops/
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