GCP AI Platform MLOps Engineer (DevOps + Machine Learning Operations)1 day ago Be among the first 25 applicants
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RequirementsEste puesto corresponde a un Machine Learning Operations Engineer, pero con un enfoque distinto al MLOps tradicional. En lugar de centrarse en entrenamiento de modelos o experimentación, este rol está orientado a la operación, despliegue y mantenimiento de plataformas de IA en producción dentro de GCP.
Competencias✔ Competencias de DevOps / Cloud Engineering
- CI/CD con GitLab
- IaC (Terraform)
- Orquestación con Kubernetes/GKE
- Gestión de IAM, VPCs, redes y seguridad
- Automatización y operación de servicios cloud de alta concurrencia
✔ Competencias de MLOps orientadas a IA aplicada
- Frameworks multiagente (LlamaIndex Workflows, LangGraph, ADK)
- Vertex AI y MLflow para trazabilidad y operación
- Manejo de estados, sesiones y eventos
- Monitoreo y control de costos por tokenización en LLMs
RequerimientosSkills Deseables
- Experiencia en la construcción de pipelines CI/CD con GitLab, incluyendo integración con GCP, MLflow, Vertex AI, Artifact Registry.
- Experiencia en el proceso de deployment de workflows multiagente, orientados a frameworks de alta concurrencia como LlamaIndex Workflows, LangGraph, ADK, con manejo de sesiones, estados, eventos e ingeniería de contexto.
- Experiencia programación e implementación de Infraestructura como Código (IaC) utilizando Terraform.
- Experiencia en configuración y orquestación de Kubernetes o Google Kubernetes Engine (GKE), incluyendo esquemas de CPU y GPU compartidas.
- Dominio de servicios como Google Cloud Run, Google Compute Engine, Cloud Functions, Pub/Sub, administración de IAM Roles, Elastic Load Balancers, Identity-Aware Proxy (IAP), Secret Manager, Cloud SQL y Dataflow, Networks, VPCs, Reglas de comunicación en general GCP. (Si está certificado mejor)
- Implementación de sistemas de trazabilidad y monitorización con MLflow, Grafana, Datadog y Looker Studio.
- Conocimientos de dimensionamiento de capacidades computacionales para cargas de alta demanda y concurrencia, así como técnicas de aceleración por GPU.
Nice to Have
- Ciencia de datos
- Conocimientos en técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Principales Responsabilidades- Implementar los ambientes requeridos por el squad de IA.
- Asegurar las buenas prácticas de deployment, incluyendo branching, naming y versioning.
- Implementar diferentes estrategias de branching, incluyendo CI/CD, GitFlow, entre otras.
- Ser owner de los deployments y coordinar los esfuerzos relacionados con dicho proceso.
- Apoyar al equipo con autenticaciones, permisos, roles, accesos, etc.
- Dimensionar los costos de infraestructura previo a la implementación de sistemas orientados a IA y arquitecturas basadas en agentes.
- Monitorizar costos de infraestructura y costos asociados a la tokenización de entrada y salida de los LLM utilizados por los workflows agenticios.
Benefits- 🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.
- 🏡 Trabajo remoto/Home office.
- 📍 En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.
- ⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
- 📅 Trabajo de lunes a viernes.
- 🎉 Día off en tu cumpleaños.
- 🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).
- 🛡️ Seguro de vida (aplica para México).
- 🌎 Equipos de trabajo multiculturales.
- 🎓 Acceso a cursos y certificaciones.
- 📢 Meetups con invitados especiales del área de IT.
- 📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
- 📢 Clases de inglés.
- 🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.
- 🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.
Seniority level: Mid-Senior level
Employment type: Full-time
Job function: Other | Industries: IT Services and IT Consulting
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