MLOps Engineer

• Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado (o experiencia práctica equivalente)

• Más de 5 años de experiencia como ingeniero de MLOps o en roles de DevOps, trabajando con plataformas de MLOps (MLflow, WandB, etc.) y frameworks (PyTorch, TensorFlow, etc.)

• Experiencia construyendo y diseñando infraestructura de MLOps desde cero

• Experiencia con frameworks de servicio de modelos (TorchServe, TensorFlow Serving, Triton, KServe, etc.) para inferencia de alta escalabilidad y baja latencia

• Experiencia en la construcción y gestión de pipelines de datos para dar soporte tanto al entrenamiento como a la inferencia de modelos

• Experiencia con Kubernetes en un proveedor de nube principal (AWS, GCP o Azure) y con infraestructura como código (por ejemplo, Terraform, Helm, GitOps)

• Sólidas habilidades de ingeniería de software en Python, Bash y Go, con un enfoque en la escritura de código limpio, mantenible y escalable

• Experiencia en seguridad de sistemas de IA/ML, cumplimiento y gobernanza de modelos

• Competencia en herramientas de observabilidad y monitorización, tales como Prometheus, Grafana, Datadog y OpenTelemetry

• Experiencia con herramientas de flujo de trabajo de ML (MLflow, Kubeflow o similares)

• Experiencia con FastAPI y aplicaciones Backend

• Familiaridad con plataformas de datos como Databricks o Snowflake

• Conocimientos de prácticas SRE o certificaciones de seguridad en la nube

• Experiencia práctica con Prometheus, Grafana o Datadog

• Compensación competitiva con salario y acciones (equity)

• Cobertura sanitaria integral para ti y tus dependientes

• Permiso parental retribuido para todos los nuevos padres, incluyendo procesos de adopción y gestación subrogada

• Apoyo para la reubicación de empleados que se trasladen para unirse al equipo en una de nuestras oficinas

• Una cultura con propósito y de bajo ego que valora la diversidad de pensamiento, la responsabilidad (ownership) y la orientación a la acción

Fundamental es un laboratorio de investigación de IA que lidera el futuro de la toma de decisiones empresariales. Nuestro modelo insignia, NEXUS, es el Large Tabular Model (LTM) más potente del mundo, diseñado específicamente para los registros estructurados que contienen billones de dólares en valor empresarial. Con 275 millones de dólares en financiación de inversores líderes y la confianza de empresas Fortune 100, Fundamental está otorgando a las empresas el "Power to Predict".

En Fundamental, trabajarás en desafíos técnicos sin precedentes en el desarrollo de modelos fundacionales y construirás tecnología que transforme la forma en que las empresas más grandes del mundo toman decisiones. Esta es tu oportunidad de formar parte de una empresa que define una categoría desde sus inicios. Únete al equipo que está definiendo el futuro de la IA empresarial.

• Desarrollar y gestionar pipelines de aprendizaje automático escalables y automatizados, flujos de trabajo de CI/CD y marcos de orquestación

• Diseñar e implementar una infraestructura robusta de servicio de modelos utilizando plataformas como TorchServe, TensorFlow, Triton, etc.

• Desarrollar arquitecturas de inferencia escalables optimizadas, con latencia ultra baja y alto rendimiento

• Garantizar un despliegue de modelos sin interrupciones mediante la implementación de pruebas A/B, lanzamientos canary y capacidades de rollback

• Desarrollar soluciones de registro, alerta y monitorización para realizar el seguimiento del desarrollo y la fiabilidad de los modelos

• Mejorar el uso de la GPU, permitir el escalado automático y optimizar la asignación de recursos para aumentar la eficiencia

• Diseñar, implementar y mantener feature stores, pipelines de datos robustos y soluciones de almacenamiento escalables para gestionar eficazmente grandes volúmenes de datos