Ingeniero Líder de Aplicaciones de IA (Infraestructura y LLMOps)

Descripción

Resumen: Buscamos un Ingeniero Líder de Aplicaciones de IA comprometido para construir y operar una plataforma de IA compartida, gestionar servicios de IA y administrar la infraestructura de datos de IA para el equipo innovador de un cliente. Aspectos destacados: 1. Diseñar y mantener una plataforma de IA multiinquilino para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. 2. Desarrollar y exponer capacidades de IA "como servicio". 3. Habilitar el autoservicio para desarrolladores mediante entornos de IA y almacenes de datos. En TechBiz Global, ofrecemos servicios de reclutamiento a nuestros clientes TOP de nuestro portafolio. Actualmente buscamos un **Ingeniero Líder de Aplicaciones de IA** comprometido para unirse a uno de los equipos de nuestros **clientes**. Si buscas una oportunidad emocionante para crecer en un entorno innovador, ¡esta podría ser la opción perfecta para ti! **Responsabilidades clave:** * **Construir y operar la plataforma de IA compartida** * Diseñar y mantener una plataforma de IA multiinquilino que soporte todo el ciclo de vida del aprendizaje automático en entornos cloud y locales. * Garantizar alta disponibilidad, baja latencia y eficiencia de costos para todos los recursos compartidos de IA. * Implementar las mejores prácticas de LLMOps/MLOps, incluidas las canalizaciones automatizadas de despliegue de modelos. **2\. Gestionar el catálogo de servicios de IA** * Desarrollar y exponer capacidades "como servicio": Inferencia como servicio, Incrustaciones como servicio y Recuperación-aumentada por generación (RAG) como servicio. * Normalizar la forma en que los equipos interactúan con los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), proporcionando APIs unificadas y capas de abstracción para evitar la dependencia de un proveedor específico. **3\. Administrar la infraestructura de datos de IA** * Ser responsable del despliegue y escalado de bases de datos vectoriales (por ejemplo, Pinecone, Milvus, Weaviate) y almacenes de características (por ejemplo, Feast, Tecton, Hopsworks). * Optimizar los patrones de recuperación de datos para apoyar aplicaciones de IA en tiempo real y flujos de trabajo basados en agentes. * Supervisar los entornos de alojamiento de modelos, utilizando Kubernetes (K8s) y la orquestación de GPU para gestionar eficientemente los recursos computacionales. **4\. Habilitar el autoservicio para desarrolladores** * Construir y mantener un portal de autoservicio o una interfaz de línea de comandos (CLI) que permita a los equipos de producto aprovisionar independientemente entornos de IA, modelos y almacenes de datos. * Reducir el "tiempo hasta la inferencia" para nuevas funciones mediante plantillas y planos preconfigurados. * Impartir talleres internos y proporcionar documentación para capacitar a los equipos en el uso efectivo de la plataforma. **Habilidades técnicas obligatorias** * Infraestructura: Experiencia profunda con Kubernetes (K8s), Docker y Terraform/Pulumi. * Nube híbrida: Experiencia demostrable gestionando cargas de trabajo en AWS/Azure/GCP y entornos locales (NVIDIA AI Enterprise, OpenShift). * Herramientas de IA/ML: Experiencia práctica con vLLM, TGI (Text Generation Inference) o NVIDIA Triton para la prestación de modelos. * Bases de datos: Experticia en bases de datos vectoriales y bases de datos SQL/NoSQL tradicionales. * Lenguajes: Alta competencia en Python y Go o Rust para herramientas de plataforma. **Experiencia** * 8 o más años en Ingeniería de plataformas, DevOps o Ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE). * 2 o más años enfocados específicamente en la construcción de infraestructura o plataformas de IA/ML. * La experiencia en la construcción de plataformas internas para desarrolladores (IDP) es un gran valor añadido.