Buscamos un perfil ( Senior) AI Platform Engineer con experiencia para diseñar, Implementar y mejorar plataformas modernas, escalables y orientadas a IA y Machine Learning. Trabajarás con Kubernetes, infraestructuras GPU, automatización e Infraestructura como Código (IaC), así como con procesos modernos de CI/CD y MLOps, tanto en entornos on-premises como en la nube. Te esperan proyectos variados para clientes de múltiples sectores y un equipo comprometido y apasionado por construir la próxima generación de soluciones de inteligencia artificial. Si deseas aportar tu experiencia a proyectos innovadores, esperamos tu candidatura evoila es un líder europeo especializado en Cloud Infrastructure, Cloud Native, Data & AI y App Modernization, con un fuerte crecimiento en España. Colaboramos con empresas medianas y grandes para diseñar y construir infraestructuras cloud modernas, escalables y seguras. Somos partners reconocidos de VMware, Microsoft y otros líderes del sector. ¿Nuestro enfoque? Nada de palabrería—solo competencia y resultados. En evoila, te esperan proyectos emocionantes, donde desarrollarás e implementarás soluciones innovadoras para clientes de diversas industrias.
* Diseñar, implementar y operar plataformas y servicios de IA/ML altamente disponibles, principalmente sobre Kubernetes, en entornos on-premises, híbridos y cloud.
* Diseñar e implementar infraestructuras GPU escalables en clústeres Kubernetes, incluyendo mecanismos avanzados de programación y compartición de GPU (por ejemplo: Kueue, KAI Scheduler, Run:ai, NVIDIA MIG o time-slicing), con especial atención a la optimización de costes y recursos.
* Implementar y mantener servicios de inferencia y despliegue de modelos (por ejemplo: vLLM, NVIDIA Triton, KServe, NVIDIA NIM o Ray),



tanto para modelos tradicionales de Machine Learning como para Large Language Models (LLMs).
* Desarrollar y operar procesos de MLOps y LLMOps para servicios de IA Generativa en producción, incluyendo controles de seguridad (guardrails), políticas, evaluación de modelos, pruebas de regresión y monitorización de calidad y costes.
* Implementar procesos de fine-tuning y reentrenamiento continuo de modelos (por ejemplo, LoRA y aprendizaje continuo).
* Monitorizar, diagnosticar y optimizar plataformas de IA, incluyendo métricas como utilización de GPU, latencia de inferencia y throughput, garantizando el máximo rendimiento y disponibilidad.
* Asesorar a nuestros clientes sobre mejores prácticas, gobierno de IA, seguridad y protección de datos en plataformas basadas en Kubernetes.
* Colaborar estrechamente con equipos de Data Science, plataformas de datos y desarrollo para garantizar la integración productivo de soluciones de IA.
* Mínimo 3 años de experiencia operando y optimizando plataformas y servicios a gran escala sobre Kubernetes, tanto en entornos cloud como on-premises.
* Conocimientos sólidos en diseño y operación de soluciones escalables basadas en Kubernetes, idealmente incluyendo cargas de trabajo con GPU.
* Experiencia en programación con Python; se valorarán conocimientos de Golang o Java.
* Experiencia con al menos un framework de serving de modelos (como vLLM, NVIDIA Triton o KServe) y conocimientos prácticos de herramientas MLOps (MLflow, Kubeflow, ClearML u otras).




* Experiencia con herramientas de Infraestructura como Código como Terraform y Ansible, así como con herramientas de CI/CD y GitOps (Argo CD, Flux, entre otras).
* Capacidad para interactuar con clientes y explicar conceptos técnicos tanto a equipos de ingeniería como a perfiles de dirección.
* Excelentes habilidades de comunicación en español e inglés.
* No se aceptarán candidaturas en modalidad remota desde otros países. Es imprescindible residir en España. Requisitos adicionales para el nivel Senior
* Más de 5 años de experiencia relevante en Platform Engineering.
* Responsabilidad sobre el diseño integral de arquitecturas de plataformas de IA y toma de decisiones tecnológicas clave.
* Liderazgo técnico en proyectos con clientes y experiencia en mentoría y acompañamiento de otros profesionales. Se valorará positivamente
* Experiencia con servicios de IA en la nube como AWS SageMaker, AWS Bedrock, Azure Machine Learning, Azure OpenAI, Azure AI Foundry y su integración con Kubernetes.
* Experiencia en arquitecturas basadas en LLM, incluyendo:
* Bases de datos vectoriales
* Servicios de embeddings
* Model Context Protocol (MCP)
* Conocimientos sobre aspectos de infraestructura de modelos LLM como Rate limiting, Token streaming, Balanceo de carga, Prompt templates, Tool calling, Modelos con capacidades de razonamiento
* Experiencia con componentes emergentes de inferencia como llm-d, Kubernetes Inference Gateway
* Conocimientos en seguridad de plataformas de IA: TLS, RBAC, Network Policies, Gobierno de IA y cumplimiento normativo (incluyendo el Reglamento Europeo de IA
- EU AI Act)
* Certificaciones relevantes, como:
* Certificaciones NVIDIA
* Disponibilidad para realizar viajes puntuales

📌 AI Platform Engineer (Comunidad de Madrid)
🏢 evoila
📍 Comunidad de Madrid