Ingersoll Rand
Ingeniero de DevOps de IA
México
MéxicoState of Mexico, México
PythonAWSGCPDockerKubernetesTerraform
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Sobre la oportunidad
Ingersoll Rand se compromete a lograr una diversidad en la fuerza laboral que refleje nuestras comunidades. Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes cualificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de edad, ascendencia, color, bajas por enfermedad o cuidado familiar, identidad o expresión de género, información genética, estado civil, condición médica, origen nacional, discapacidad física o mental, afiliación política, condición de veterano protegido, raza, religión, sexo (incluido el embarazo), orientación sexual o cualquier otra característica protegida por las leyes, regulaciones y ordenanzas aplicables.
RESUMEN DEL ROL
Habilitar y escalar el programa GenAI de Ingersoll Rand mediante el diseño, la construcción y la operación de la infraestructura de producción que potencia las aplicaciones impulsadas por IA en toda la empresa. Este rol se centra en DevOps, la infraestructura en la nube, CI/CD, la observabilidad y la fiabilidad de la plataforma para sistemas GenAI construidos sobre capacidades nativas de LLM APIs y Snowflake.
Ser propietario del ciclo de vida operativo de los sistemas impulsados por LLM, incluida la gestión de versiones de prompts, la configuración de modelos, los controles de costes y la fiabilidad de la producción en plataformas GenAI nativas de Snowflake y basadas en API.
Trabajará en estrecha colaboración con ingenieros de IA y desarrolladores de aplicaciones para convertir prototipos en aplicaciones de IA seguras, fiables, observables y escalables, garantizando una integración fluida con los sistemas empresariales y las plataformas de datos. Este es un rol de ingeniería de plataformas y DevOps con un fuerte enfoque en sistemas de IA de calidad de producción.
EL RETO PRINCIPAL
Los equipos de GenAI pueden crear aplicaciones potentes rápidamente utilizando LLM APIs, pero su producción a escala empresarial es difícil. Los desafíos incluyen la consistencia del entorno, el acceso seguro a los datos, la observabilidad, el control de costes, la automatización de CI/CD y las integraciones fiables con los sistemas empresariales centrales.
Este rol cierra esa brecha proporcionando infraestructura estandarizada, pipelines de despliegue y marcos operativos para que los equipos de IA puedan avanzar rápidamente sin sacrificar la fiabilidad, la seguridad o la gobernanza.
Lo que este rol ES
- Ingeniero de infraestructura que permite a los equipos de IA avanzar más rápido a través de la automatización y herramientas robustas
- Pensador de sistemas que equilibra la fiabilidad, la escalabilidad y la eficiencia de costes
- Puente entre la innovación de IA y las operaciones de producción que traduce requisitos complejos en soluciones prácticas
- Aprendiz continuo que se mantiene al día con el ecosistema de IA-Ops en rápida evolución y las tecnologías nativas de la nube
RESPONSABILIDADES CLAVE
PLATAFORMA E INFRAESTRUCTURA DE GENAI
- Diseñar, construir y mantener la infraestructura en la nube para alojar aplicaciones GenAI utilizando GCP y servicios de contenedores Snowflake
- Soportar flujos de trabajo de IA basados en Snowflake, incluyendo ingesta de datos, Cortex Agents, Analyst y Search
- Definir patrones de infraestructura estandarizados y reutilizables para aplicaciones de IA en entornos de desarrollo, staging y producción
- Implementar patrones de infraestructura conscientes de los costes (tamaño del almacén, aislamiento de servicios, presupuesto de tokens) para cargas de trabajo GenAI
- Explorar, construir y soportar iniciativas de prueba de concepto para evaluar plataformas y arquitecturas emergentes de GenAI y MLOps, centrándose en el despliegue, la orquestación, la monitorización y la gobernanza de sistemas basados en LLM.
AUTOMATIZACIÓN Y CI/CD
- Construir y mantener pipelines de CI/CD utilizando GitHub para aplicaciones de IA y servicios de plataforma
- Automatizar el aprovisionamiento de infraestructura y la configuración del entorno utilizando Infraestructura como Código
- Habilitar despliegues seguros y repetibles con estrategias de gestión de versiones, reversión y promoción de entornos
OBSERVABILIDAD Y FIABILIDAD
- Implementar observabilidad para sistemas GenAI utilizando Langfuse y herramientas de observabilidad de Snowflake para mejorar continuamente la fiabilidad y utilidad del sistema de IA.
- Monitorizar el estado de la aplicación, la latencia, el uso, los errores y los costes utilizando paneles, alertas y runbooks para soportar operaciones de producción fiables.
OPERACIONES EN LA NUBE Y CONTENEDORES
- Gestionar cargas de trabajo contenerizadas en contenedores GCP y Snowflake
- Garantizar redes seguras, gestión de secretos, controles de acceso y aislamiento de entornos
- Optimizar el rendimiento, la escalabilidad y el coste de las cargas de trabajo de aplicaciones de IA
INTEGRACIONES EMPRESARIALES
- Soportar y operacionalizar integraciones entre aplicaciones GenAI y sistemas empresariales como SAP, Salesforce, SharePoint y otras plataformas internas/externas
- Garantizar la fiabilidad, seguridad y observabilidad de las integraciones basadas en API y orientadas a eventos
COLABORACIÓN Y HABILITACIÓN
- Colaborar estrechamente con ingenieros de IA, ingenieros de datos y equipos de TI para eliminar bloqueos operativos
- Proporcionar documentación, plantillas y mejores prácticas que permitan a los equipos desplegar y operar de forma independiente
- Contribuir a los estándares de seguridad, fiabilidad y gobernanza en toda la plataforma GenAI
CALIFICACIONES REQUERIDAS
- 3+ años en roles de DevOps, ingeniería de plataformas o infraestructura de software; 1-2+ años específicamente con infraestructura de ML/IA u MLOps
- Experiencia operando aplicaciones basadas en LLM en producción, incluida la gestión de prompts, la monitorización de costes y las prácticas de fiabilidad
- Sólida experiencia con pipelines de CI/CD (se prefieren acciones de GitHub)
- Experiencia práctica con aplicaciones contenerizadas (Docker; Kubernetes o plataformas de contenedores gestionadas)
- Experiencia operando cargas de trabajo en GCP o plataformas en la nube similares
- Dominio de herramientas de Infraestructura como Código (Terraform o equivalente)
- Sólidas habilidades de scripting (Python y/o Bash)
- Experiencia implementando monitorización, logging y observabilidad para sistemas de producción
- Experiencia dando soporte a aplicaciones e integraciones basadas en API
- Capacidad para solucionar problemas y operar sistemas distribuidos complejos
- Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para colaborar entre equipos técnicos y de negocio
- Dominio del inglés (escrito y hablado)
- Título de Grado o Máster en Informática, Ingeniería de Software, TI o campo relacionado (o experiencia equivalente)
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Experiencia con Snowflake, incluyendo pipelines de ingesta de datos y aplicaciones nativas de Snowflake
- Familiaridad con arquitecturas de aplicaciones GenAI (RAG, agentes, orquestación de prompts, uso de LLM basado en API)
- Experiencia con Langfuse o herramientas similares de observabilidad de IA
- Experiencia integrando sistemas empresariales (SAP, Salesforce, SharePoint, etc.)
- Experiencia con herramientas de gestión de versiones de datos (DVC, Pachyderm, LakeFS)
- Conocimiento de bases de datos vectoriales e infraestructura de LLM (Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma)
- Certificaciones en la nube o MLOps (Especialidad de AWS Machine Learning, Arquitecto de Soluciones AWS, CKA/CKAD de Kubernetes, Ingeniero de IA de Azure, Ingeniero de ML de GCP)
- Experiencia en fabricación o IoT industrial
- Experiencia con marcos de cumplimiento y gobernanza para sistemas de IA/ML
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