junio 25, 2026
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Empresa: Serem
Provincia: 100% En remoto
Población: 
Descripción: Buscamos un perfil senior para liderar la evolución de una plataforma de inteligencia artificial de nueva generación basada en Databricks, orientada a la construcción de capacidades de IA auto-servicio para equipos de data science e ingeniería de distintas unidades de negocio. Responsabilidades .- Definir y evolucionar el stack de MLOps de referencia para una plataforma de AI Agentic. .- Diseñar estándares de CI/CD para modelos y agentes, incluyendo promoción entre entornos, aprobaciones, versionado y estrategias de despliegue (canary, rollback, blue/green). .- Definir topologías de serving entre Databricks Serverless y Kubernetes (Seldon), estableciendo criterios técnicos y decision records. .- Implementar estrategias de evaluación, monitorización y observabilidad de modelos y agentes basadas en MLflow y herramientas de telemetría. .- Diseñar mecanismos de detección de drift, calidad de modelos y seguimiento de comportamiento en producción. .- Integrar políticas de gobernanza y trazabilidad de datos (lineage, permisos, auditoría) en pipelines mediante Unity Catalog. .- Operar la plataforma en producción bajo SLOs definidos: respuesta a incidencias, capacity planning, optimización de costes y análisis post-mortem. .- Impulsar la estandarización de “golden paths” para despliegue de IA dentro de la organización. Stack tecnológico .- Databricks (Workflows, Model Serving, Mosaic AI, Vector Search) .- MLflow (tracking, registry, evaluación) .- Unity Catalog (gobernanza, lineage, políticas) .- Azure Cloud (principal) y AWS (secundario) .- Kubernetes + Seldon (casos específicos) .- CI/CD: Azure DevOps y/o GitHub Actions .- Infraestructura como código: Terraform o Crossplane .- Observabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry .- Herramientas adicionales: ArgoCD, Istio, Knative, OpenSearch Requisitos imprescindibles .- Más de 5 años de experiencia en MLOps, SRE o Platform Engineering con cargas de trabajo de IA en producción. .- Experiencia sólida en Databricks y MLflow en entornos empresariales. .- Experiencia en diseño de pipelines CI/CD para entornos multi-stage (dev, test, prod) con control de accesos, secretos y gobernanza. .- Conocimiento avanzado de Azure (imprescindible) y experiencia en AWS valorable. .- Experiencia con Kubernetes en entornos productivos. .- Conocimiento de infraestructura como código (Terraform o Crossplane). .- Experiencia en observabilidad, SLOs, incident response y gestión de sistemas en producción. .- Nivel de inglés mínimo B2. Requisitos valorables .- Experiencia operando Kubernetes con Seldon para serving de modelos. .- Conocimiento en arquitectura de agentes de IA y evaluación de sistemas agentic (task success, tool reliability). .- Experiencia en RAG pipelines y observabilidad de Vector Search. .- Experiencia en entornos multi-cloud y optimización de latencia entre regiones. .- Conocimiento práctico de Unity Catalog aplicado a auditoría y cumplimiento normativo. Qué ofrecemos .- Participación en un proyecto de ref...
Tecnologías: mlops, azure, aws, github, Kubernetes, ia,
Tipo de Contrato: Indefinido
Salario: Sin especificar
Experiencia: Más de 5 años
Funciones: Consultor - Inteligencia Artificial/Machine Learning
Formación mínima: FP2/Grado Superior
Descubre más: https://www.tecnoempleo.com/mlops-ai-platform-engineer-serem/azure-aws/rf-a6e4196f02e873978246


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