SRE / DevOps – Inteligencia Artificial & Cloud

🚀 En HITSS buscamos un/a SRE / DevOps – Inteligencia Artificial & Cloud ☁️🤖

Si te apasiona la automatización, la infraestructura Cloud, las prácticas DevOps/MLOps y quieres participar en proyectos de Inteligencia Artificial de alto impacto, esta oportunidad es para ti.

🎯 ¿Cuál será tu misión?

Garantizar la disponibilidad, confiabilidad, escalabilidad y seguridad de las plataformas Cloud que soportan soluciones de Inteligencia Artificial, automatizando pipelines CI/CD y entornos MLOps para asegurar el ciclo de vida completo de modelos IA en producción.

💻 Principales responsabilidades

• Diseñar, automatizar y administrar infraestructura Cloud orientada a soluciones IA/ML.

• Implementar y mantener pipelines CI/CD y MLOps.

• Gestionar contenedores y orquestación con Docker y Kubernetes.

• Automatizar despliegues mediante Infrastructure as Code (Terraform y/o Ansible).

• Monitorear plataformas y servicios mediante herramientas de observabilidad.

• Gestionar incidentes, troubleshooting y análisis de causa raíz.

• Implementar controles de seguridad, gestión de accesos y secretos en entornos Cloud.

• Colaborar con equipos de IA, Datos, Arquitectura y Seguridad.

🧠 Requisitos

• Título profesional en Ingeniería Informática, Computación, Telecomunicaciones, Sistemas o carrera afín.

• Entre 3 y 5 años de experiencia en roles SRE, DevOps o Infraestructura Cloud.

• Experiencia en proyectos relacionados con IA/ML o MLOps.

• Experiencia con Cloud Platforms: Huawei Cloud (ideal), AWS o Azure.

• Manejo de Kubernetes y Docker en ambientes productivos.

• Experiencia implementando CI/CD con GitLab CI, GitHub Actions o Jenkins.

• Conocimientos en Terraform y/o Ansible.

• Experiencia en monitoreo con Prometheus, Grafana, ELK o similares.

• Manejo de scripting con Python y/o Bash.

⭐ Deseables

• Certificaciones Cloud o Kubernetes (AWS, Azure, Huawei, CKA, CKAD).

• Experiencia en despliegue de modelos ML en producción.

• Conocimientos en MLflow, Kubeflow o herramientas MLOps.

• Experiencia con GitOps (ArgoCD o Flux).

• Conocimientos en FinOps y optimización de costos Cloud.

• Experiencia con LLMOps y despliegue de modelos de lenguaje.

• Conocimientos en bases de datos vectoriales y arquitecturas multi-cloud.

📍 Modalidad híbrida – Huechuraba

📩 Si quieres ser parte de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial y Cloud, ¡queremos conocerte!