Buscamos un ingeniero de Devops, arquitecto MLOps para la definición, configuración, mantenimiento, despliegue y soporte de toda nuestra estructura IA y SaaSSerá el responsable de la infraestructura para servicios SaaS con IAFunciones 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) 1. Infraestructura y Contenedores (Core) OS: Linux (Ubuntu Server LTS).Orquestación: Kubernetes (específicamente RKE2) y gestión de red/Ingress (Cilium/Calico, MetalLB, NGINX/Traefik).Hardware/GPU: NVIDIA GPU Operator, CUDA, NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU).2. DevOps y Seguridad GitOps & CI/CD: Argo CD, Harbor (Registry privado).Identidad y Secretos: Keycloak (IAM/OIDC), Vault o External Secrets, cert-manager.3. Datos y Almacenamiento Storage S3: MinIO.Bases de Datos: PostgreSQL.Orquestación de Datos: Apache Airflow.4. Ecosistema IA / MLOps Tracking & Registry: MLflow.Serving (Inferencia): KServe, NVIDIA Triton Inference Server, vLLM.Bases Vectoriales (RAG): Qdrant (y conocimiento de pgvector).5. Observabilidad Stack de Monitorización: Prometheus, Grafana, Loki.Métricas GPU: DCGM Exporter.Trazabilidad: OpenTelemetry.Tecnologías Valorable Data Lakehouse & Ingesta: Airbyte, Apache NiFi, Debezium, Kafka, Apache Iceberg, dbt.Serving & MLOps Avanzado: Kubeflow, Ray Serve / KubeRay, BentoML.Bases Vectoriales a gran escala: Milvus.Perfil Ideal 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.Ofrecemos incorporacion a importante proyecto en fase inicial con gran potencialidad de crecimiento.
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