Descripción de la oferta
En esta ocasión, buscamos una persona Platform Engineer / AI Infra / MLOps que garantice el despliegue, la observabilidad y la estabilidad de aplicaciones basadas en IA, tanto en entornos de desarrollo como de producción.
Tu misión será construir una plataforma robusta, reusable y escalable, que permita industrializar soluciones de IA y acelerar al conjunto del equipo técnico.
Responsabilidades
Dockerizar y desplegar servicios, aplicaciones y componentes técnicos del equipo.
Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para distintos entornos.
Gestionar workers, colas, tareas programadas y procesos asíncronos.
Implementar logging, métricas, trazabilidad y observabilidad end-to-end.
Integrar herramientas de monitorización como Langfuse u otras soluciones similares.
Monitorizar uso, rendimiento y coste de soluciones basadas en LLM.
Gestionar el versionado de prompts, configuraciones y pipelines IA.
Dar soporte a entornos de inferencia, ejecución de modelos y uso de GPU cuando sea necesario.
Desarrollar librerías y componentes internos que mejoren la productividad del equipo.
Lo que te ofrecemos
Contrato indefinido y proyectos de alto impacto en IA y plataforma.
Participación en la construcción de infraestructura para soluciones de IA en producción.
Entorno técnico avanzado con foco en fiabilidad, escalabilidad y automatización.
Trabajo híbrido y flexible.
Formación continua en cloud, MLOps e infra de IA.
Acceso a proyectos dentro del ecosistema Microsoft (Azure, Data & AI, plataformas cloud).
Beneficios sociales (seguro médico, ticket restaurante, etc.).
Buscamos un perfil con experiencia en entornos productivos, con mentalidad de plataforma y capacidad para construir sistemas robustos y mantenibles.
Requisitos
Entre 5 y 8 años de experiencia en roles de platform, infra, DevOps o MLOps.
Experiencia en despliegue y operación de aplicaciones en producción.
Experiencia con contenedores, automatización y pipelines CI/CD.
Conocimiento de observabilidad, logging, monitorización y troubleshooting.
Capacidad para estandarizar procesos técnicos y reducir dependencia manual.
Buen criterio en fiabilidad, escalabilidad y operación.
Experiencia en entornos donde la estabilidad y mantenibilidad son críticas.
Se valorará especialmente
Experiencia previa en MLOps o infraestructura orientada a IA.
Conocimiento de Kubernetes u otras soluciones de orquestación.
Experiencia gestionando GPU o cargas intensivas.
Familiaridad con herramientas de trazabilidad de prompts o pipelines IA.
Capacidad para construir una plataforma reusable para múltiples casos de uso.
Si te interesa diseñar y operar la infraestructura que permite escalar soluciones de IA reales en producción, en h&k queremos conocerte.
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