🚀 Sobre el rolBuscamos un/a AI Engineer con sólida experiencia en entornos cloud y arquitecturas modernas, que lidere el diseño e implementación de plataformas DevOps y AI end-to-end. Tendrás un papel clave en la industrialización de soluciones de inteligencia artificial dentro de entornos productivos.🎯 Responsabilidades- Diseñar y liderar la arquitectura end-to-end de plataformas DevOps y AI- Definir e implementar estrategias de CI/CD y MLOps- Desplegar y operar soluciones escalables en entornos cloud y multi-cloud- Garantizar seguridad, resiliencia, observabilidad y eficiencia de las plataformas- Liderar decisiones técnicas y actuar como referente para otros equipos- Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y negocio- Optimizar costes y rendimiento de infraestructuras Cloud🧠 Requisitos (mín. 4 años de experiencia)Arquitectura & Cloud- Microservicios y contenedores: Docker, Kubernetes (K8s), Helm, OpenShift, AKS, EKS- Cloud: Azure y AWS- Infraestructura como código: Terraform, AnsibleData & Procesamiento- Big Data: Azure Databricks, AWS EMR, Cloudera CDP, Apache SparkSeguridad & Networking- Azure VNet, AWS VPC, Private Link, VPC Endpoints- Gestión de identidades y secretos (SPNs, AWS KMS, Secret Manager)DevOps & Desarrollo- CI/CD pipelines (build, test, deploy)- Herramientas: Git, Jira, Confluence, Nexus, SonarQube, Harbor- Programación: Python (avanzado), BashObservabilidad- Monitorización y logging: Kibana, DynatraceMLOps / AI- Despliegue, versionado y monitorización de modelos- Integración de modelos en entornos productivos⭐ Valorable- Experiencia avanzada en AWS (EKS, Lambda, S3, DynamoDB)- Arquitecturas híbridas y multi-cloud- Orquestación de workflows (Airflow, Control-M)- Conocimientos en Java u otros lenguajes backend- Gobernanza y seguridad en entornos de datos y AI- Nivel alto de inglés💡 Qué buscamosUn perfil con visión arquitectónica, orientación a negocio y capacidad para liderar iniciativas técnicas complejas dentro de entornos innovadores.