Desde Grupo Digital, estamos en búsqueda de un perfil Data Engineering.

Duración proyecto: Estable

Ubicación: España. Imprescindible residir en territorio español.

Banda salarial: Valorable en función de la experiencia aportada.

Resumen del Rol: Ingeniero de MLOps que pueda diseñar y mantener la infraestructura necesaria para entrenar y desplegar modelos de IA generativa y LLM en entornos de AWS y Azure.

El/la candidato/la debe tener una experiencia sólida en automatización, despliegue continuo y optimización de pipelines de datos para modelos avanzados de IA.

Requisitos:

* Experiencia en ingeniería de datos, MLOps o DevOps, con un enfoque reciente en IA generativa y LLM.
* Cloud Computing: Profunda experiencia en la construcción y gestión de infraestructuras de datos en AWS (SageMaker, EC2, EKS) y Azure (Machine Learning, Kubernetes Service, Data Factory).
* Automatización y CI/CD: Experiencia con herramientas de CI/CD como Jenkins, GitLab, y prácticas de infraestructura como código (IaC) con Terraform o CloudFormation.
* Optimización de Modelos: Habilidad para trabajar con equipos de Data Science en el ajuste fino de modelos LLM, optimización de rendimiento, y escalabilidad. Monitorización de Modelos: Experiencia en la creación de dashboards y sistemas de monitorización (CloudWatch, Grafana, Prometheus) para seguir el rendimiento de los modelos en producción.
* Data Engineering: Fuerte capacidad para trabajar con herramientas de procesamiento de datos masivos como Apache Spark, AWS Glue, y Kafka.
* Scripting y Automatización: Dominio en scripting (Bash, Python) para automatizar procesos de despliegue y mantenimiento de pipelines de IA. S
* Soft skills: proactividad, buena capacidad de comunicación y de presentación de resultados deseable, interés por el estado del arte en IA generativa y asistentes conversacionales


Responsabilidades:

* Colaborar con equipos de ciencia de datos para diseñar infraestructuras optimizadas para el entrenamiento y la inferencia de modelos LLM en AWS y Azure.
* Desarrollar y automatizar pipelines de despliegue para modelos de IA generativa, asegurando alta disponibilidad y escalabilidad.
* Implementar soluciones de monitorización en tiempo real para capturar métricas clave de rendimiento y KPIs de los modelos en producción.
* Optimizar el costo y el rendimiento de los sistemas mediante la gestión eficiente de recursos en la nube y la integración de soluciones de autoscaling.
* Garantizar la seguridad y el cumplimiento de normativas en la gestión de datos y el despliegue de modelos en entornos de producción.

SOBRE NOSOTROS

Grupo Digital

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