




Resumen del Puesto: Buscamos un MLOps / LLMOps Engineer para liderar la industrialización del ciclo de vida de modelos de IA, transformando la experimentación en productos escalables y robustos. Puntos Destacados: 1. Liderar la industrialización de modelos de IA, incluyendo LLMs 2. Ser el puente entre equipos de Machine Learning y DevOps 3. Trabajar con tecnologías de vanguardia en IA Descripción del empleo: En Experis Argentina nos encontramos en la búsqueda de un/a MLOps / LLMOps Engineer para sumarse a una compañía global de tecnología que está desarrollando su Delivery Center en Buenos Aires. Este rol es clave para llevar modelos de Inteligencia Artificial (incluyendo LLMs) desde la experimentación hasta productos escalables, robustos y en producción. **Condiciones de contratación** Modalidad: Híbrida (1 o 2 días por semana) \- CABA Inglés fluido Relación de dependencia: Directa con nuestro cliente **¿Cuál será tu misión?** Serás el puente entre los equipos de Machine Learning y DevOps, liderando la industrialización del ciclo de vida de modelos de IA. Tu foco estará en: * Despliegue y escalabilidad de modelos de ML y GenAI * Automatización de pipelines (CI/CD) * Observabilidad y monitoreo (drift, performance, sesgo) * Construcción de arquitecturas cloud\-native **¿Qué vas a hacer?** * Diseñar e implementar pipelines de CI/CD para modelos de ML/LLMs * Desplegar modelos en entornos productivos usando AWS o GCP * Gestionar infraestructura como código (Terraform / CloudFormation) * Trabajar con contenedores (Docker, Kubernetes) para despliegues escalables * Implementar soluciones de monitoreo y observabilidad (Prometheus, Grafana, ELK) * Colaborar con equipos globales en el desarrollo de soluciones de IA **¿Qué buscamos?** **Requisitos excluyentes:** * Experiencia en Cloud (AWS o GCP) SageMaker o Vertex AI * Sólida experiencia en MLOps / despliegue de modelos * Conocimientos en Docker y Kubernetes * Experiencia con Terraform o Infraestructura como Código * Dominio de Python * Experiencia trabajando con CI/CD pipelines **Deseables:** * Experiencia con LLMs / GenAI * Conocimiento de frameworks como LangChain * Experiencia en LLMOps (monitoreo de hallucinations, drift, etc.) * Conocimiento en MLflow, Kubeflow o similares * Experiencia con vector databases


