En WayOps estamos buscando un/a Senior DevOps/MLOps Engineer con experiencia en entornos Data & AI para incorporarse a un equipo de alto nivel, trabajando en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos cloud.
La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial, automatización de entornos cloud, y desarrollo de soluciones MLOps / ModelOps de nueva generación. Tendrá un rol clave en el diseño e implementación de arquitecturas, pipelines de integración y despliegue continuo, y creación de microservicios orientados al ciclo de vida de modelos científicos, incluyendo IA generativa.
CONTEXTO & RESPONSABILIDADES
- Implementar pipelines CI/CD que permitan la integración y entrega continuas de código (DevOps) y modelos (ModelOps)
- Adaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos y automatizar su despliegue mediante MLOps
- Automatizar la creación de recursos y entornos (IaC) e implementar los pipelines de despliegue
- Diseñar y proponer las arquitecturas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectos
- Crear microservicios orientados a la publicación y consumo de modelos científicos
- Crear los arquetipos en código que integren con los diferentes servicios del proceso científico para IA e IA Generativa
EXPERIENCIA & CONOCIMIENTOS
- El perfil a incorporar deberá contar con 3-5 años de experiencia como especialista DevOps liderando la creación de pipelines de integración y despliegue continuo, así como código que permita la industrialización y automatización del despliegue de entornos (IaC)
- También deberá contar con 2-3 años de experiencia trabajando con Kubernetes y entornos de contenedores Docker (CaaS) en Cloud AWS y Azure
- Además, deberá contar con 1-2 años de experiencia previa en industrialización de entornos Data & AI en Cloud, especialmente los orientados al ciclo de vida de los modelos científicos
- Finalmente deberá contar con experiencia de 2-3 años en desarrollo de aplicaciones con Python + PySpark, Azure Machine Learning y Azure DevOps o similar en AWS
Será necesario tener experiencia previa con tecnologías:
- Arquitectura: DDD, TDD, Clean Code, microservicios
- Desarrollo: Azure DevOps, Python, SQL, Git, VSC, PyCharm, Docker
- Cloud: IAM, Active Directory, AAD, B2C, Key Vault, Managed Identities, Application Insights, Storage, Functions, ACR, ACI
- DevOps: Azure DevOps, Ci/CD, Gitlab, Jenkins, Nexus, Terraform, Databricks API, Docker, Powershell, Scripting, Docker, Kubernetes, Helm
- QA: Kiuwan, JMeter, PyTest
Además, se valorará positivamente contar con experiencia o conocimientos en:
- Azure: Data Factory, Databricks, Azure Machine Learning, Cosmos DB, SQL Databases, Azure Monitor, App Service
- AWS: Glue ETL, Kinesis, Athena, S3, RDS, Databricks, SageMaker, Cloud Formation
- Machine Learning: (AML Pipelines, AML Endpoints, AML Environments, AML Compute, Experiment Tracking, Model Registry, AML SDK v2, MLflow)
- Databricks: Delta Tables, Unity Catalog, Databricks Connect
- Desarrollo Python: Click, Poetry, Pipx, Opencensus, Black, Pdb+, fastAPI
CONTRATACIÓN & UBICACIÓN
La contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 1 día a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).
La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada.