Senior GCP DevOps con Especialización en MLOps & GenAI

Headquarters: Mexico Descripción GeneralBuscamos un/a Senior GCP DevOps Engineer con profundo dominio de infraestructura en Google Cloud, automatización, Kubernetes, Terraform y CI/CD; que además cuente con experiencia o especialización en MLOps y GenAI, para habilitar y operar plataformas de IA basadas en modelos de Machine Learning y LLMs.Este rol es clave para garantizar que los modelos, workflows y sistemas multiagente del equipo de IA puedan ejecutarse de forma escalable, confiable, segura y eficiente.Senior GCP DevOps Engineer (MLOps & GenAI)100% remoto | LATAM ¿Te apasiona GCP, Kubernetes, IaC y quieres trabajar con modelos de IA/LLMs en producción? Este rol es para ti.Buscamos a alguien que domine: GCP (IAM, VPCs, Cloud Run, Compute Engine, Pub/Sub…) Kubernetes/GKE (mejor aún si has trabajado con GPU) Terraform avanzado GitLab CI/CD Observabilidad / costos / seguridadY que además tenga experiencia o interés fuerte en: Vertex AI, MLflow Despliegue de modelos ML LLMs, RAG, workflows multiagente Sistemas de IA escalablesSerás quien habilite la infraestructura que permite que la IA cobre vida en producción. Responsabilidades PrincipalesInfraestructura & DevOps (Core del rol) Diseñar, automatizar y operar infraestructura en GCP (IAM, redes, VPCs, Cloud Run, Compute Engine, Pub/Sub, Cloud SQL). Implementar prácticas de Infraestructura como Código usando Terraform (módulos, state remoto, workspaces multiambiente). Construir y mantener pipelines CI/CD con GitLab, asegurando buenas prácticas de branching, versionado y despliegue. Kubernetes / GKE Administrar clústeres en GKE, incluyendo nodepools con GPU, autoscaling, seguridad, networking y monitoreo. Desplegar aplicaciones de IA/ML y servicios de inferencia en GKE o Cloud Run. MLOps Integrar y operar plataformas de Machine Learning como Vertex AI, MLflow o equivalentes. Desplegar modelos en endpoints online, batch jobs o contenedores. Gestionar experiment tracking, model registry y artefactos. GenAI & Sistemas Multiagente Consumir APIs de LLMs (GPT, Gemini, Claude, etc.). Implementar workflows con RAG, embeddings, pasos multiagente o pipelines de concurrencia. Desplegar servicios basados en LLM en GCP, optimizando rendimiento y costos. Observabilidad & Costos Configurar monitoreo y trazabilidad (Grafana, Datadog, Looker Studio). Monitorear consumo de tokens de LLMs, recursos de GPU/CPU y costos de GCP. Implementar alertas de latencia, fallas y carga. Requisitos ObligatoriosBase DevOps/Cloud (lo más importante) +4 años de experiencia con GCP en producción. +3 años con Terraform avanzado. +3 años administrando Kubernetes/GKE, idealmente con GPU. +3 años construyendo pipelines CI/CD. Dominio de Docker, seguridad en cloud, redes y observabilidad. Especialización MLOps Haber colaborado con squads de datos/IA (no hace falta que sea el que entrena modelos, pero sí que haya desplegado modelos o servicios de ML).Experiencia desplegando modelos ML en endpoints batch u online. Alguna experiencia con GenAI: LLMs, RAG o al menos consumo de APIs (OpenAI, Gemini, etc.).Vertex AI / MLflow / SageMaker / Azure ML (cualquiera aplicable). Conocimientos de experiment tracking y versionado de modelos. Experiencia en GenAI Uso de LLM APIs. Familiaridad con RAG o workflows multiagente. Comprensión de tokens, latencia, concurrencia y costos en inferencia. ⭐ Nice to Have Certificación GCP (Cloud Architect, Data Engineer o ML Engineer). Experiencia con Dataflow, BigQuery o pipelines de datos. Conocimientos en NLP o frameworks como LangChain, LangGraph, LlamaIndex. 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. To apply: https://weworkremotely.com/remote-jobs/dacodes-senior-gcp-devops-con-especializacion-en-mlops-genai