Buscamos un perfil que combine ingeniería cloud, automatización de despliegues y experiencia con modelos LLM en producción. En TCIT valoramos la comunicación clara, el sentido de responsabilidad y la capacidad de convertir necesidades técnicas en implementaciones robustas y mantenibles.
- Experiencia en infraestructura cloud (AWS y/o Azure) y despliegue de soluciones IA
- Conocimiento de gestión del ciclo de vida de modelos LLM en producción
- Experiencia con containerización y orquestación (Docker / Kubernetes)
- Capacidad de construir pipelines CI/CD para modelos o agentes IA
Deseamos que puedas operar con mentalidad de ingeniería: pensando en trazabilidad, reproducibilidad de despliegues y consistencia entre entornos (dev/test/prod).
En TCIT trabajaremos para implementar y mantener la plataforma de despliegue de agentes de IA dentro del ecosistema de la compañía.
- Establecer la infraestructura de despliegue de agentes IA sobre la plataforma corporativa definida (Azure OpenAI, AWS Bedrock u on-premise).
- Implementar observabilidad de modelos LLM en producción, considerando latencia, costo por token y calidad del output.
- Configurar el versionado y la gestión de prompts en producción, asegurando trazabilidad y control de cambios.
- Diseñar y construir pipelines CI/CD específicos para el ciclo de vida de agentes IA (desde validaciones y empaquetado hasta despliegue y monitoreo).
- Documentar la arquitectura de despliegue para habilitar operación autónoma por parte del equipo interno al cierre del proyecto.
- Colaborar con ingeniería y equipos de producto para alinear criterios de calidad, métricas y prácticas de release en un entorno regulado o de alta criticidad (cuando aplique).
En TCIT somos líderes en desarrollo de software en modalidad cloud y transformamos digitalmente a distintas organizaciones mediante soluciones sostenibles, innovadoras y de calidad. Trabajamos con metodologías ágiles y tecnologías de última generación, y nos encanta participar en iniciativas con impacto social. En este proyecto buscamos sumar un perfil MLOps/DevOps IA para diseñar y operar la infraestructura de despliegue de agentes de IA sobre la plataforma corporativa definida (en etapa de selección entre Azure OpenAI, AWS Bedrock o despliegue on-premise). El foco del trabajo está en llevar modelos LLM a producción con observabilidad end-to-end, versionado de prompts y automatización del ciclo de vida vía CI/CD, de modo que el equipo interno pueda mantener la operación con autonomía.
- Experiencia en despliegue de LLMs en entornos on-premise o privados.
- Conocimiento de seguridad aplicada a APIs de IA en entornos regulados.
- Experiencia en documentación técnica orientada a traspaso de operación (runbooks, guías de mantenimiento, criterios de incidentes).
Ecosistema esperado: GitHub, Jenkins, Dynatrace, Dependabot y GitHub Copilot.