Job Description
Se pueden requerir diversas habilidades interpersonales y experiencia para el siguiente puesto. Por favor, asegúrese de consultar la descripción a continuación con atención.
Desde la Universidad Europea de Madrid estamos en búsqueda de un/a Cloud Engineer Senior especializado/a en plataformas de IA para formar parte del equipo de Infraestructura, con un rol clave en el diseño, definición y evolución de la arquitectura cloud que habilita el trabajo del equipo de AI Engineers.
Esta posición es estratégica para garantizar que los proyectos de Inteligencia Artificial —Machine Learning e IA Generativa— puedan desarrollarse, desplegarse y escalarse de forma segura, eficiente y gobernada, pasando de pilotos a producción con garantías.
Trabajarás de forma muy cercana con AI Engineers, Data Scientists y equipos de gobierno de IA, actuando como el referente de arquitectura cloud y MLOps.
Responsabilidades
Diseñar y mantener la arquitectura cloud que soporta el desarrollo, entrenamiento, despliegue y operación de soluciones de IA.
Definir plataformas y servicios comunes para AI Engineers: entornos de desarrollo, experimentación, training y serving.
Diseñar arquitecturas para proyectos de IA Generativa (LLMs, RAG, agentes, APIs de inferencia).
Definir estándares de Infraestructura como Código (IaC) para proyectos de IA.
Diseñar y operar pipelines de CI/CD y MLOps para modelos y aplicaciones de IA.
Garantizar la escalabilidad, alta disponibilidad y eficiencia de costes de las cargas de IA.
Diseñar la arquitectura de seguridad para el uso de datos, modelos y APIs de IA.
Implementar mecanismos de observabilidad específicos para IA: métricas, trazabilidad y monitorización de modelos.
Definir patrones de despliegue para modelos (batch, tiempo real, APIs).
Gobernanza cloud aplicada a IA: control de accesos, gestión de secretos, cumplimiento y costes.
Tomar decisiones técnicas y de arquitectura.
Requisitos técnicos
Cloud & Infraestructura (have to)
Experiencia sólida en los hyperscalars mayoritarios: Azure, GCP y/o AWS.
Kubernetes (GKE / EKS).
Servicios serverless y servicios gestionados.
DevOps & MLOps (have to)
Infraestructura como Código: Terraform (imprescindible).
CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions, etc.).
Experiencia en automatización de despliegues.
Conocimientos de MLOps y ciclo de vida de modelos.
IA & Datos (valorable)
Arquitecturas para ML y GenAI.
Experiencia con APIs de modelos, RAG, embeddings o agentes.
Seguridad & Gobierno (have to)
Diseño de arquitecturas seguras.
Gestión de identidades, secretos y claves.
Experiencia en entornos regulados.
Perfil
Perfil senior con visión de plataforma.
Capacidad para traducir necesidades de IA en arquitectura cloud.
Mentalidad de habilitador de equipos técnicos.
Orientación a producción, escalabilidad y sostenibilidad.
Qué ofrecemos
Participar en la construcción de la plataforma de IA de la organización.
Trabajo estrecho con equipos de IA en proyectos reales.
Autonomía técnica y capacidad de impacto.
Entorno donde la IA es estratégica, no experimental.
Contrato indefinido, tiempo completo.
Sede de trabajo: Villaviciosa de Odón. xpzdshu Modelo de teletrabajo: híbrido.
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