Senior MLOps Engineer | Kubernetes | Docker | AWS/Azure/GCP
Domus Global · Argentina · 2026-10-24
About this role
¿Te apasiona construir plataformas escalables para soluciones de Inteligencia Artificial?
Buscamos un Senior MLOps Engineer con una sólida visión de arquitectura para diseñar, desplegar y operar la plataforma que integra aplicaciones Backend, Frontend e IA, garantizando soluciones estables, seguras y escalables en entornos Cloud, On-Premise y Edge.
¿Qué harás?
• Diseñar y administrar arquitecturas basadas en microservicios y contenedores.
• Implementar y operar plataformas con Docker y Kubernetes.
• Desarrollar pipelines de CI/CD para aplicaciones y modelos de Machine Learning.
• Automatizar despliegues, actualizaciones y gestión de infraestructura.
• Implementar monitoreo, observabilidad, logging y alertas.
• Garantizar alta disponibilidad, seguridad, escalabilidad y resiliencia.
• Colaborar con equipos de Backend, Frontend, Data Science y Producto.
Buscamos experiencia en:
• Linux (administración avanzada).
• Docker, Docker Compose y Kubernetes.
• Arquitecturas de microservicios y APIs REST.
• CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o Azure DevOps).
• Terraform (Infraestructura como Código).
• Bash y Python para automatización.
• Redes, Nginx, certificados SSL/TLS y gestión de secretos.
• Cloud (AWS, Azure o Google Cloud).
Será un plus si cuentas con experiencia en:
• MLOps y plataformas de Machine Learning (MLflow, Weights & Biases, Roboflow).
• NVIDIA Jetson, Edge Computing o Computer Vision.
• Kafka, RabbitMQ, PyTorch, TensorFlow o TensorRT.
• FastAPI, Flask, Node.js o React.
Valoramos especialmente
✔ Pensamiento arquitectónico.
✔ Resolución de problemas complejos.
✔ Orientación a la automatización y mejora continua.
✔ Comunicación efectiva y trabajo colaborativo.
✔ Enfoque en escalabilidad, observabilidad y resiliencia.
Si buscas participar en proyectos de IA de alto impacto y trabajar con tecnologías de vanguardia, ¡queremos conocerte!
Originally posted on Himalayas
Skills asked for
- kubernetes
- docker
- aws
- azure
- gcp
- ci/cd
- machine learning
- data science
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