PbPuesto: /b Ingeniero/a de Observabilidad – Monitorización de Sistemas de IA /ppbÁrea: /b Data / Machine Learning / Plataforma /ppbr/ppbr/ppbExperiencia requerida: /b /pulliMínimo b4 años /b en observabilidad y monitorización de sistemas /liliAl menos b2 años /b trabajando con aplicaciones de bMachine Learning /b /li /ulpbFormación: /b /pulliTitulación bMECES 1 /b en Tecnologías de la Información, Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Física o disciplinas afines. /li /ulpbr/ppDescripción del puesto /ppBuscamos un/a bIngeniero/a de Observabilidad especializado/a en entornos de IA /b para diseñar, implementar y mantener sistemas avanzados de monitorización que garanticen la fiabilidad, rendimiento y calidad de aplicaciones basadas en Machine Learning. /ppLa persona seleccionada será clave para asegurar la visibilidad end-to-end de sistemas complejos, desde la infraestructura hasta el comportamiento de los modelos en producción. /ppResponsabilidades /pulliDiseñar y mantener soluciones de observabilidad para sistemas distribuidos y aplicaciones de IA. /liliImplementar monitorización específica de modelos de Machine Learning (model drift, data drift, degradación de rendimiento). /liliConfigurar métricas, logs y trazas para garantizar la detección temprana de incidencias. /liliDefinir y gestionar alertas y protocolos de respuesta ante incidentes. /liliColaborar con equipos de ML, data y plataforma para mejorar la fiabilidad de los modelos en producción. /liliParticipar en la mejora continua de estándares de telemetría y monitorización. /li /ulpRequisitos técnicos /pulliExperiencia sólida con bstacks de observabilidad /b: Prometheus, Grafana, Jaeger, ELK u otros equivalentes. /liliConocimiento de bherramientas APM /b. /liliExperiencia en bmonitorización de modelos ML /b, incluyendo detección de model drift y data drift. /liliConocimiento de estándares de telemetría y buenas prácticas de observabilidad. /liliExperiencia en gestión de alertas y respuesta a incidentes. /li /ulpSe valorará /pulliExperiencia en entornos cloud y arquitecturas distribuidas. /liliConocimiento de pipelines de MLOps. /liliCapacidad de análisis, enfoque proactivo y orientación a la mejora continua. /li /ulpOfrecemos /pulliParticipación en proyectos avanzados de IA en producción. /liliEntorno técnico exigente y colaborativo. /liliCrecimiento profesional en un área clave y en plena expansión. /liliCondiciones competitivas según experiencia y perfil. /li /ul pSi te apasiona garantizar la fiabilidad y el rendimiento de sistemas de IA en producción, ¡queremos conocerte! /p