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Ingeniero de infraestructura ia / arquitecto mlops (ai platform engineer)

Madrid
Exceltic
Arquitecto
Publicada el 18 mayo
Descripción

Buscamos un ingeniero de Devops, arquitecto MLOps para la definición, configuración, mantenimiento, despliegue y soporte de toda nuestra estructura IA y SaaS
Siga leyendo para descubrir lo que necesitará para tener éxito en este puesto, incluyendo habilidades, cualificaciones y experiencia.
Será el responsable de la infraestructura para servicios SaaS con IA
Funciones Fundamentales del Puesto.
Gestión de Infraestructura Base y Hardware:
Despliegue, configuración y mantenimiento de servidores bare metal (ej. HPE ProLiant) con Ubuntu Server LTS.
Administración avanzada de GPUs (NVIDIA A100/H100/L4), incluyendo particionamiento (MIG) y optimización de recursos compartidos.
Administración de Kubernetes y Orquestación:
Instalación y administración de clusters Kubernetes orientados a producción y alta seguridad (RKE2).
Implementación de prácticas GitOps para el despliegue continuo y versionado de la infraestructura.
Despliegue de la Plataforma MLOps y Datos:
Configuración de la capa de almacenamiento distribuido (Data Lakehouse) y bases de datos relacionales.
Integración de pipelines de datos (ETL/CDC) y herramientas de tracking de experimentos ML y registro de modelos.
Inferencia y Despliegue de Modelos (Serving):
Configuración de motores de inferencia para servir modelos open source (LLMs, PyTorch, TensorFlow) de manera escalable y eficiente.
Despliegue de bases de datos vectoriales para habilitar arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Seguridad, Aislamiento y Multi-tenancy:
Diseño e implementación de arquitecturas seguras para múltiples clientes: separación por namespaces, políticas de red estrictas, y gestión de identidades (SSO/IAM).
Gestión segura de secretos, certificados y cifrado de datos en reposo y en tránsito.
Observabilidad y Monitorización:
Despliegue de un stack completo de monitorización para la infraestructura (CPU, RAM, red), métricas específicas de GPU, y observabilidad del rendimiento de los modelos de IA (latencia, errores, data drift).
Stack Tecnológico Fundamental (Requisitos Técnicos)
Infraestructura y Contenedores (Core):
Orquestación:
Kubernetes (específicamente RKE2) y gestión de red/Ingress (Cilium/Calico, MetalLB, NGINX/Traefik).
DevOps y Seguridad:
Identidad y Secretos:
Keycloak (IAM/OIDC), Vault o External Secrets, cert-manager.
Datos y Almacenamiento:
Bases de Datos:
PostgreSQL.
Orquestación de Datos:
Apache Airflow.
Bases Vectoriales (RAG):
Qdrant (y conocimiento de pgvector).
Observabilidad:
Trazabilidad:
OpenTelemetry.
Tecnologías Valorable
Bases Vectoriales a gran escala:
Milvus.
Ingeniero DevOps/SysAdmin que ha evolucionado hacia el ecosistema de IA
Debe tener una mentalidad orientada a producto y a la prestación de servicios B2B, entendiendo que la seguridad, el aislamiento de datos entre distintos clientes y la alta disponibilidad son tan importantes como el propio rendimiento de los modelos. xhfqzwm
Ofrecemos incorporacion a importante proyecto en fase inicial con gran potencialidad de crecimiento.
#J-18808-Ljbffr

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