1225 - 405PIC | MLOps Engineer

Buscamos un/a MLOps Engineer con fuerte interés en automatización, cloud computing y despliegue eficiente de plataformas inteligentes. Si te motiva mejorar entornos productivos, garantizar sistemas escalables y confiables, y trabajar con tecnologías punteras en Machine Learning, Agentes de IA y Observabilidad , esta oportunidad es para ti. 🚀 ¿Cuál será tu rol? Como MLOps Engineer, serás responsable de conectar el mundo del Data y el ML con la infraestructura y la operación en producción , asegurando que los modelos y agentes funcionen de forma robusta y eficiente. Tus principales responsabilidades incluirán: - Diseñar, implementar y operar infraestructuras cloud escalables en AWS, GCP o Azure , orientadas a workloads de datos y ML. - Automatizar infraestructuras y despliegues usando Terraform, Ansible, Helm y Kubernetes . - Crear y mantener pipelines de CI/CD para el despliegue continuo de modelos, agentes de IA y plataformas de observabilidad. - Gestionar contenedores y orquestación con Docker y Kubernetes (EKS) , integrando servicios de datos, IA y backend. - Construir y mantener pipelines reproducibles de entrenamiento, validación e inferencia (Airflow, MLflow, DVC, Spark). - Implementar y optimizar soluciones de monitorización, logging y observabilidad (Prometheus, Grafana, ELK/EFK, OpenTelemetry). - Velar por la seguridad, disponibilidad y resiliencia de las plataformas en la nube. - Integrar el ciclo completo Data → ML → Deployment → Monitoring , trabajando de forma cercana con equipos de Data, ML, DevOps y Backend. - Colaborar con equipos de Machine Learning para empaquetar y llevar a producción modelos y agentes de IA. - (Plus avanzado) Participar en el diseño de pipelines híbridos que combinen ML tradicional, IA generativa y agentes basados en LLM (LangChain, LangGraph, CrewAI). 🎯 Requisitos Buscamos a alguien con: - Formación en Ingeniería Informática, Software, Telecomunicaciones o disciplinas relacionadas. - Más de 3 años de experiencia en automatización, despliegue o gestión de infraestructura cloud. - Experiencia sólida en infraestructura como código y automatización (Terraform, Helm, Ansible). - Conocimientos avanzados de Linux, redes y sistemas distribuidos . - Experiencia práctica en pipelines de CI/CD (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, FluxCD). - Dominio de Docker y Kubernetes . - Experiencia con herramientas de gestión de modelos y datos como MLflow, DVC o Vertex AI . - Conocimientos en monitorización, logging y observabilidad . - Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL (PostgreSQL, TimescaleDB, MongoDB). - Capacidad para diagnosticar y resolver incidencias en entornos productivos de alto tráfico, optimizando costos y rendimiento. - Buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo en entornos multidisciplinarios. 🌟 Valoramos especialmente si además tienes - Experiencia con sistemas de mensajería y streaming como Kafka, Redpanda o Benthos . - Conocimientos en arquitecturas serverless y event-driven (AWS Lambda, SNS/SQS). - Experiencia en observabilidad avanzada y métricas de rendimiento de modelos. - Conocimientos en prácticas de SRE (Site Reliability Engineering) . - Experiencia con plataformas modernas de MLOps (Kubeflow, MLflow). - Familiaridad con despliegues automatizados y buenas prácticas DevOps . - Conocimientos en infraestructura para IA generativa (GPU, contenedores optimizados, RAG serving). - Inglés técnico avanzado , escrito y hablado, para colaborar con equipos y partners internacionales. Originally posted on Himalayas