Descripción:Desde Grupo Digital, estamos en búsqueda de un perfil Data Engineering.Resumen del Rol:Ingeniero de MLOps que pueda diseñar y mantener la infraestructura necesaria para entrenar y desplegar modelos de IA generativa y LLM en entornos de AWS y Azure. El/la candidato/la debe tener una experiencia sólida en automatización, despliegue continuo y optimización de pipelines de datos para modelos avanzados de IA.Requisitos:Experiencia: Ingeniería de datos, MLOps o DevOps, con un enfoque reciente en IA generativa y LLM.Cloud Computing: Profunda experiencia en la construcción y gestión de infraestructuras de datos en AWS (SageMaker, EC2, EKS) y Azure (Machine Learning, Kubernetes Service, Data Factory).Automatización y CI/CD: Experiencia con herramientas de CI/CD como Jenkins, GitLab, y prácticas de infraestructura como código (IaC) con Terraform o CloudFormation.Optimización de Modelos: Habilidad para trabajar con equipos de Data Science en el ajuste fino de modelos LLM, optimización de rendimiento, y escalabilidad.Monitorización de Modelos: Experiencia en la creación de dashboards y sistemas de monitorización (CloudWatch, Grafana, Prometheus) para seguir el rendimiento de los modelos en producción.Data Engineering: Fuerte capacidad para trabajar con herramientas de procesamiento de datos masivos como Apache Spark, AWS Glue, y Kafka.Scripting y Automatización: Dominio en scripting (Bash, Python) para automatizar procesos de despliegue y mantenimiento de pipelines de IA.Soft Skills: Proactividad, buena capacidad de comunicación y de presentación de resultados deseable, interés por el estado del arte en IA generativa y asistentes conversacionales.Responsabilidades:Colaborar con equipos de ciencia de datos para diseñar infraestructuras optimizadas para el entrenamiento y la inferencia de modelos LLM en AWS y Azure.Desarrollar y automatizar pipelines de despliegue para modelos de IA generativa, asegurando alta disponibilidad y escalabilidad.Implementar soluciones de monitorización en tiempo real para capturar métricas clave de rendimiento y KPIs de los modelos en producción.Optimizar el costo y el rendimiento de los sistemas mediante la gestión eficiente de recursos en la nube y la integración de soluciones de autoscaling.Garantizar la seguridad y el cumplimiento de normativas en la gestión de datos y el despliegue de modelos en entornos de producción.Condiciones Laborales:Duración proyecto: EstableUbicación: España. Imprescindible residir en territorio español.Banda salarial: Valorable en función de la experiencia aportada.SOBRE NOSOTROSGrupo DigitalSomos un grupo de empresas tecnológicas, formado actualmente por unos 200 profesionales, en distintas áreas: desarrollo, sistemas, ingeniería automática, consultoría...Si quieres impulsar tu carrera con un proyecto único de la mano de una multinacional de primerísimo nivel, no dudes en presentar tu candidatura. ¡Te esperamos!#J-18808-Ljbffr