MLOps / DevOps Engineer (AI/ML & GenAI) Ubicación: España

Buscamos un/a MLOps / DevOps Engineer para diseñar, implementar y operar la plataforma de IA/ML y GenAI de punta a punta: desde ingestión y entrenamiento hasta despliegue, monitoreo y gobernanza en la nube. Serás clave para llevar modelos y agentes a producción de forma escalable, segura y confiable. Responsabilidades

• Diseñar, implementar y gestionar pipelines de CI/CD para modelos de IA/ML y apps de GenAI.
• Construir y mantener infraestructura cloud-native (AWS/Azure/GCP) para todo el ciclo de vida de IA.
• Automatizar provisión con IaC (Terraform, CloudFormation, Pulumi).
• Garantizar escalabilidad, confiabilidad y alta disponibilidad en producción.
• Aplicar buenas prácticas MLOps: versionado de modelos, monitoring, rollbacks, testing automatizado.
• Colaborar con Data Engineering y ML para operacionalizar modelos e integrarlos a sistemas core.
• Monitorear performance, investigar incidentes (RCA) y liderar su resolución.
• Promover seguridad, compliance y gobernanza en todo el stack de IA.
• Mejorar continuamente capacidades y tooling DevOps/MLOps del equipo.
• (Nice) Actuar como referente técnico en DevOps/MLOps y fomentar cultura de automatización.

• 5+ años en DevOps / SRE / Platform Engineering.
• Experiencia soportando workloads de ML/AI en producción.
• Contenerización y orquestación: Docker, Kubernetes (microservicios).
• Gestión de nubes (AWS/Azure/GCP), cost optimization y security best practices.
• CI/CD con Jenkins / GitHub Actions / GitLab CI (o similares).
• Familiaridad con workflows de ML, patrones de despliegue de modelos y herramientas MLOps (p. ej., MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI).
• Inglés B2 o superior.

Plus (Nice-to-have)

• Certificaciones cloud/DevOps (AWS DevOps Engineer, Azure DevOps, Google Cloud DevOps).
• Experiencia GenAI (LLMs/diffusion) en producción.
• Conocimiento de sectores regulados (finanzas, etc.).
• Contribuciones open-source o liderazgo en comunidad.

Habilidades & Competencias

• Scripting/automatización: Python, Bash (Go deseable).
• Observabilidad: Prometheus, Grafana, ELK/EFK, Datadog.
• Dominio de principios CI/CD e infra-as-code.
• Seguridad y compliance en sistemas cloud y data/IA.
• Trabajo en equipos ágiles y multifuncionales; foco en delivery continuo.
• Ownership, resolución de problemas y comunicación clara con perfiles técnicos y no técnicos.