MLOps / DevOps IA

Perfil y competencias imprescindibles

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).

Projects

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.

Responsabilidades

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).

Condiciones

- Modalidad de trabajo hibrido en la comuna de las Condes, cercano a Metro Manquehue.

Deseable

• 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.