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Para profesionales:
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Para desarrolladores:
Responsabilidades
Ubicación: Remoto / Híbrido (España)
Tipo de contrato: Tiempo completo
Buscamos un/a Ingeniero/a DevOps/ML Ops especializado/a en Agentic AI, capaz de gestionar el ciclo de vida completo de agentes inteligentes en entornos Kubernetes, tanto en la nube (AWS, GCP, Azure) como on-premise. Trabajarás con tecnologías open source de Agentic AI (LangGraph, CrewAI, LangChain) y herramientas modernas como KubeRay para desplegar, escalar y monitorizar agentes en producción.
El objetivo es garantizar despliegues automáticos, escalables y observables de agentes que interactúan con LLMs, herramientas externas y flujos multi-agente. Colaborarás estrechamente con los equipos de desarrollo de agentes para implementar pipelines de CI/CD y estrategias de monitorización y logging que aseguren estabilidad y eficiencia en producción.
Responsabilidades
* Diseñar e implementar pipelines CI/CD para despliegue automatizado de agentes en entornos Kubernetes.
* Gestionar el ciclo de vida completo de agentes: despliegue, escalado, monitorización y actualización.
* Integrar herramientas de observabilidad, logging y métricas para entornos de agentes (LangSmith, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry).
* Configurar y administrar clusters Kubernetes on-prem y cloud.
* Colaborar con desarrolladores de agentes para optimizar la performance y resiliencia de los sistemas.
* Implementar estrategias de backup, rollback y seguridad de agentes en producción.
* Automatizar testing y validación de agentes antes del despliegue.
* Gestionar secretos y credenciales de manera segura (Vault, KMS, etc.).
* Documentar infraestructuras y flujos de despliegue.
Requisitos técnicos
* Experiencia sólida en Kubernetes, Helm, Docker y herramientas de orquestación.
* Experiencia en CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD).
* Conocimientos de infraestructura en cloud (AWS, GCP o Azure) y on-prem.
* Experiencia con monitorización y logging (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).
* Conocimientos de Python y herramientas de integración con agentes (LangGraph, CrewAI, LangChain).
* Experiencia en automatización y scripting (Python, Bash, Terraform, Ansible).
* Buenas prácticas en seguridad, gestión de secretos y control de acceso.
* Experiencia en despliegue de modelos de IA y servicios que consumen LLMs.
Habilidades deseables
* Experiencia con multi-agent systems, pipelines de RAG o vector DB.
* Experiencia en testing y QA para agentes inteligentes.
* Familiaridad con frameworks de ML Ops como KubeFlow, MLflow, o KubeRay.
* Conocimiento de técnicas de escalado automático y gestión de recursos en Kubernetes.
* Capacidad de documentación clara y de establecer procesos de gobernanza de despliegue.
Qué ofrecemos
* Trabajar en proyectos de vanguardia en Agentic AI.
* Entorno flexible y remoto con formación continua.
* Rango salarial competitivo según experiencia.
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