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Senior GCP DevOps con Especialización en MLOps & GenAI at Dacodes. Location Information: Anywhere in the World. . Headquarters:. Mexico . . . 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.. . To apply:. . https://weworkremotely.com/remote-jobs/dacodes-senior-gcp-devops-con-especializacion-en-mlops-genai.