DevOps Engineer (AI/ML & GenAI) Ubicación: España (100% remoto) Ubicación: España (remoto o híbrido, desde España) Contrato: Full-time Idioma: Inglés B2+ (requerido) Requisito: DNI, NIE España, o Pasaporte EU, residir o mudarse a España. Sobre el rol...
DevOps Engineer (AI/ML & GenAI) Ubicación: España (100% remoto)
Ubicación: España (remoto o híbrido, desde España)
Contrato: Full-time
Idioma: Inglés B2+ (requerido)
Requisito: DNI, NIE España, o Pasaporte EU, residir o mudarse a España.
Sobre el rol
Buscamos un/a MLOps / DevOps Engineer para diseñar, implementar y operar la plataforma de IA/ML y GenAI de punta a punta: desde ingestión y entrenamiento hasta despliegue, monitoreo y gobernanza en la nube. Serás clave para llevar modelos y agentes a producción de forma escalable, segura y confiable.
Responsabilidades
Ubicación: España (remoto o híbrido, desde España)
Contrato: Full-time
Idioma: Inglés B2+ (requerido)
Requisito: DNI, NIE España, o Pasaporte EU, residir o mudarse a España.
Sobre el rol
Buscamos un/a MLOps / DevOps Engineer para diseñar, implementar y operar la plataforma de IA/ML y GenAI de punta a punta: desde ingestión y entrenamiento hasta despliegue, monitoreo y gobernanza en la nube. Serás clave para llevar modelos y agentes a producción de forma escalable, segura y confiable.
Responsabilidades
- Diseñar, implementar y gestionar pipelines de CI/CD para modelos de IA/ML y apps de GenAI.
- Construir y mantener infraestructura cloud-native (AWS/Azure/GCP) para todo el ciclo de vida de IA.
- Automatizar provisión con IaC (Terraform, CloudFormation, Pulumi).
- Garantizar escalabilidad, confiabilidad y alta disponibilidad en producción.
- Aplicar buenas prácticas MLOps: versionado de modelos, monitoring, rollbacks, testing automatizado.
- Colaborar con Data Engineering y ML para operacionalizar modelos e integrarlos a sistemas core.
- Monitorear performance, investigar incidentes (RCA) y liderar su resolución.
- Promover seguridad, compliance y gobernanza en todo el stack de IA.
- Mejorar continuamente capacidades y tooling DevOps/MLOps del equipo.
- (Nice) Actuar como referente técnico en DevOps/MLOps y fomentar cultura de automatización.
- 5+ años en DevOps / SRE / Platform Engineering.
- Experiencia soportando workloads de ML/AI en producción.
- Contenerización y orquestación: Docker, Kubernetes (microservicios).
- Gestión de nubes (AWS/Azure/GCP), cost optimization y security best practices.
- CI/CD con Jenkins / GitHub Actions / GitLab CI (o similares).
- Familiaridad con workflows de ML, patrones de despliegue de modelos y herramientas MLOps (p. ej., MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI).
- Inglés B2 o superior.
- Certificaciones cloud/DevOps (AWS DevOps Engineer, Azure DevOps, Google Cloud DevOps).
- Experiencia GenAI (LLMs/diffusion) en producción.
- Conocimiento de sectores regulados (finanzas, etc.).
- Contribuciones open-source o liderazgo en comunidad.
- Scripting/automatización: Python, Bash (Go deseable).
- Observabilidad: Prometheus, Grafana, ELK/EFK, Datadog.
- Dominio de principios CI/CD e infra-as-code.
- Seguridad y compliance en sistemas cloud y data/IA.
- Trabajo en equipos ágiles y multifuncionales; foco en delivery continuo.
- Ownership, resolución de problemas y comunicación clara con perfiles técnicos y no técnicos.
- Aplica aquí mismo si cumples con los requisitos.
- Compártelo con un colega, si no es para ti.
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