MLOps / DevOps Engineer (AI / ML & GenAI) Ubicación : España (Latam Talent)

MLOps / DevOps Engineer (AI / ML & GenAI)

Ubicación : España (Latam Talent)

Ubicación : España (remoto o híbrido, desde España)

Contrato : Full-time

Idioma : Inglés B2+ (requerido)

Requisito : 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.

Requisitos (Must-have)

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 .

Plus (Nice-to-have)

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.

Habilidades & Competencias

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.

Postulación

• Aplica aquí mismo si cumples con los requisitos.
• Compártelo con un colega, si no es para ti.

Muchas gracias!