Senior GCP DevOps Engineer, MLOps & GenAI

Senior GCP DevOps Engineer, MLOps & GenAI (Remote) at DaCodes
Senior GCP DevOps con Especialización en MLOps & GenAI
Location: Colombia, Argentina, Chile, Mexico
Department: Talent Augmentation
Workplace: remote
Description
🧭 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.
Requirements
🔧 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.
Benefits
🚀 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.