Buscamos un ingeniero de Devops, arquitecto MLOps para la definición, configuración, mantenimiento, despliegue y soporte de toda nuestra estructura IA y SaaS.

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Será el responsable de la infraestructura para servicios SaaS con IA.

Funciones Fundamentales del Puesto.

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- 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 optimizado.

- 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):

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- Orquestación: Kubernetes (específicamente RKE2) y gestión de red/Ingress (Cilium/Calico, MetalLB, NGINX/Traefik).

2. DevOps y Seguridad:

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- Identidad y Secretos: Keycloak (IAM/OIDC), Vault o External Secrets, cert-manager.

3. Datos y Almacenamiento:

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- Bases de Datos: PostgreSQL.

- Orquestación de Datos: Apache Airflow.

- Bases Vectoriales (RAG): Qdrant (y conocimiento de pgvector).

5. Observabilidad:

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- Trazabilidad: OpenTelemetry.

Tecnologías Valorable

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- Bases Vectoriales a gran escala: Milvus.

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. xhfqzwm

Ofrecemos incorporacion a importante proyecto en fase inicial con gran potencialidad de crecimiento.

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