Buscamos un ingeniero de Devops, arquitecto MLOps para la definición, configuración, mantenimiento, despliegue y soporte de toda nuestra estructura IA y Saa S. Será el responsable de la infraestructura para servicios Saa S con IA. Funciones Fundamentales del Puesto. Gestión de Infraestructura Base y Hardware: Despliegue, configuración y mantenimiento de servidores bare metal (ej. HPE Pro Liant) 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 Git Ops 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, Py Torch, Tensor Flow) 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): Orquestación: Kubernetes (específicamente RKE2) y gestión de red/Ingress (Cilium/Calico, Metal LB, NGINX/Traefik). 2. Dev Ops y Seguridad: Identidad y Secretos: Keycloak (IAM/OIDC), Vault o External Secrets, cert-manager. 3. Datos y Almacenamiento: Bases de Datos: Postgre SQL. Orquestación de Datos: Apache Airflow. Bases Vectoriales (RAG): Qdrant (y conocimiento de pgvector). 5. Observabilidad: Trazabilidad: Open Telemetry. Tecnologías Valorable Bases Vectoriales a gran escala: Milvus. Ingeniero Dev Ops/Sys Admin que ha evolucionado hacia el ecosistema de IA. Debe tener una mentalidad orientada a producto y a la prestación de servicios B2 B, 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 relevante proyecto en fase inicial con gran potencialidad de crecimiento. #J-18808-Ljbffr

📌 Ingeniero De Infraestructura Ia / Arquitecto Mlops (Ai Platform Engineer) (Madrid)
🏢 Exceltic
📍 Madrid