MLOps / LLMOps Engineer

Despliegue y escalabilidad de modelos de ML y GenAI  

Automatización de pipelines (CI/CD)  

Observabilidad y monitoreo (drift, performance, sesgo)  

Construcción de arquitecturas cloud-native  

Diseñar e implementar pipelines de CI/CD para modelos de ML/LLMs  

Desplegar modelos en entornos productivos usando AWS o GCP  

Gestionar infraestructura como código (Terraform / CloudFormation)  

Trabajar con contenedores (Docker, Kubernetes) para despliegues escalables  

Implementar soluciones de monitoreo y observabilidad (Prometheus, Grafana, ELK)  

Colaborar con equipos globales en el desarrollo de soluciones de IA  

Experiencia en Cloud (AWS o GCP) → SageMaker o Vertex AI  

Sólida experiencia en MLOps / despliegue de modelos  

Conocimientos en Docker y Kubernetes  

Experiencia con Terraform o Infraestructura como Código  

Dominio de Python  

Experiencia trabajando con CI/CD pipelines  

Experiencia con LLMs / GenAI  

Conocimiento de frameworks como LangChain  

Experiencia en LLMOps (monitoreo de hallucinations, drift, etc.)  

Conocimiento en MLflow, Kubeflow o similares  

Experiencia con vector databases