GCP AI Platform MLOps Engineer (DevOps + Machine Learning Operations)

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Requirements

Este puesto corresponde a un Machine Learning Operations Engineer, pero con un enfoque distinto al MLOps tradicional. En lugar de centrarse en entrenamiento de modelos o experimentación, este rol está orientado a la operación, despliegue y mantenimiento de plataformas de IA en producción dentro de GCP.

El perfil ideal combina:

✔ Competencias de DevOps / Cloud Engineering

• CI/CD con GitLab
• IaC (Terraform)
• Orquestación con Kubernetes/GKE
• Gestión de IAM, VPCs, redes y seguridad
• Automatización y operación de servicios cloud de alta concurrencia

✔ Competencias de MLOps orientadas a IA aplicada

• Frameworks multiagente (LlamaIndex Workflows, LangGraph, ADK)
• Vertex AI y MLflow para trazabilidad y operación
• Manejo de estados, sesiones y eventos
• Monitoreo y control de costos por tokenización en LLMs

El rol se centra en construir, automatizar y operar la infraestructura necesaria para sistemas basados en IA y agentes, asegurando escalabilidad, eficiencia y trazabilidad dentro del ecosistema Google Cloud Platform.

REQUERIMIENTOS

Skills Deseables

• Experiencia en la construcción de pipelines CI/CD con GitLab, incluyendo integración con GCP , MLflow , Vertex AI, Artifact Registry.
• Experiencia en el proceso de deployment de workflows multiagente, orientados a frameworks de alta concurrencia como LlamaIndex Workflows, LangGraph, ADK, con manejo de sesiones, estados, eventos e ingeniería de contexto.
• Experiencia programación e implementación de Infraestructura como Código (IaC) utilizando Terraform.
• Experiencia en configuración y orquestación de Kubernetes o Google Kubernetes Engine (GKE), incluyendo esquemas de CPU y GPU compartidas.
• Dominio de servicios como Google Cloud Run, Google Compute Engine, Cloud Functions, Pub/Sub, administración de IAM Roles, Elastic Load Balancers, Identity-Aware Proxy (IAP), Secret Manager, Cloud SQL y Dataflow, Networks, VPCs , Reglas de comunicacion en general GCP. (Si está certificado mejor)
• Implementación de sistemas de trazabilidad y monitorización con MLflow, Grafana, Datadog y Looker Studio.
• Conocimientos de dimensionamiento de capacidades computacionales para cargas de alta demanda y concurrencia, así como técnicas de aceleración por GPU.

Nice to Have

• Ciencia de datos
• Conocimientos en técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Principales Responsabilidades

• Implementar los ambientes requeridos por el squad de IA.
• Asegurar las buenas prácticas de deployment, incluyendo branching, naming y versioning.
• Implementar diferentes estrategias de branching, incluyendo CI/CD, GitFlow, entre otras.
• Ser owner de los deployments y coordinar los esfuerzos relacionados con dicho proceso.
• Apoyar al equipo con autenticaciones, permisos, roles, accesos, etc.
• Dimensionar los costos de infraestructura previo a la implementación de sistemas orientados a IA y arquitecturas basadas en agentes.
• Monitorizar costos de infraestructura y costos asociados a la tokenización de entrada y salida de los LLM utilizados por los workflows agenticios.

Benefits

🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.

🏡 Trabajo remoto/Home office.

📍 En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.

⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.

📅 Trabajo de lunes a viernes.

🎉 Día off en tu cumpleaños.

🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).

🛡️ Seguro de vida (aplica para México).

🌎 Equipos de trabajo multiculturales.

🎓 Acceso a cursos y certificaciones.

📢 Meetups con invitados especiales del área de IT.

📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés.

📢 Clases de inglés.

🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.

🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.