Descripción General

Buscamos 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 / seguridad

Y que además tenga experiencia o interés fuerte en:
Vertex AI, MLflow
Despliegue de modelos ML
LLMs, RAG, workflows multiagente
Sistemas de IA escalables

Serás quien habilite la infraestructura que permite que la IA cobre vida en producción.

Responsabilidades Principales

Infraestructura & 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 Obligatorios

Base 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.