1225 - 405PIC | MLOps Engineer✦ anywhere

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:

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Diseñar, implementar y operar infraestructuras cloud escalables en AWS, GCP o Azure , orientadas a workloads de datos y ML.

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Automatizar infraestructuras y despliegues usando Terraform, Ansible, Helm y Kubernetes .

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Crear y mantener pipelines de CI/CD para el despliegue continuo de modelos, agentes de IA y plataformas de observabilidad.

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Gestionar contenedores y orquestación con Docker y Kubernetes (EKS) , integrando servicios de datos, IA y backend.

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Construir y mantener pipelines reproducibles de entrenamiento, validación e inferencia (Airflow, MLflow, DVC, Spark).

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Implementar y optimizar soluciones de monitorización, logging y observabilidad (Prometheus, Grafana, ELK/EFK, OpenTelemetry).

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Velar por la seguridad, disponibilidad y resiliencia de las plataformas en la nube.

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Integrar el ciclo completo Data → ML → Deployment → Monitoring , trabajando de forma cercana con equipos de Data, ML, DevOps y Backend.

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Colaborar con equipos de Machine Learning para empaquetar y llevar a producción modelos y agentes de IA.

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(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:

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Formación en Ingeniería Informática, Software, Telecomunicaciones o disciplinas relacionadas.

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Más de 3 años de experiencia en automatización, despliegue o gestión de infraestructura cloud.

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Experiencia sólida en infraestructura como código y automatización (Terraform, Helm, Ansible).

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Conocimientos avanzados de Linux, redes y sistemas distribuidos .

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Experiencia práctica en pipelines de CI/CD (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, FluxCD).

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Dominio de Docker y Kubernetes .

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Experiencia con herramientas de gestión de modelos y datos como MLflow, DVC o Vertex AI .

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Conocimientos en monitorización, logging y observabilidad .

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Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL (PostgreSQL, TimescaleDB, MongoDB).

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Capacidad para diagnosticar y resolver incidencias en entornos productivos de alto tráfico, optimizando costos y rendimiento.

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Buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo en entornos multidisciplinarios.

🌟 Valoramos especialmente si además tienes

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Experiencia con sistemas de mensajería y streaming como Kafka, Redpanda o Benthos .

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Conocimientos en arquitecturas serverless y event-driven (AWS Lambda, SNS/SQS).

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Experiencia en observabilidad avanzada y métricas de rendimiento de modelos.

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Conocimientos en prácticas de SRE (Site Reliability Engineering) .

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Experiencia con plataformas modernas de MLOps (Kubeflow, MLflow).

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Familiaridad con despliegues automatizados y buenas prácticas DevOps .

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Conocimientos en infraestructura para IA generativa (GPU, contenedores optimizados, RAG serving).

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Inglés técnico avanzado , escrito y hablado, para colaborar con equipos y partners internacionales.

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