Senior Remote MLOps Engineer | LLM Deployments

Virtualent; Buenos Aires; Remote; ARS 900,000 - 1,500,000; Full time

Benefits offered by this job

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Job summary

Virtualent busca un MLOps Engineer para diseñar y operar la plataforma de ML e IA generativa desde el experimento hasta producción, con foco en reproducibilidad, seguridad y costos.

El rol es 100% remoto desde Argentina, exige Inglés C1 y al menos 5 años en software/datos/DevOps con 2+ años manejando modelos ML en producción; se valora experiencia con pipelines, GPUs y herramientas como MLflow, Airflow, Dagster y Kubernetes.

Qualifications

• 5+ años en software/datos/DevOps y 2+ años operando modelos ML en producción.
• Python avanzado, Docker, Kubernetes, Terraform y al menos una plataforma ML cloud.
• MLflow o equivalente; Airflow, Prefect o Dagster.
• Experiencia con GPU, inferencia de LLM y observabilidad.
• Prometheus/Grafana, Evidently y Arize u similares.
• Comprensión del ciclo de vida y métricas de evaluación de modelos.

Responsibilities

• Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue con CI/CD/CT.
• Servir modelos e inferencia LLM a escala mediante APIs, batch o streaming.
• Implementar registro de modelos, versionado de datos/features, reproducibilidad y gobernanza.
• Monitorear deriva de datos/concepto, calidad, sesgos y costos; definir alertas y reentrenamiento.
• Construir herramientas de autoservicio para científicos de datos, incluyendo entornos y GPUs bajo demanda.
• Proteger cumplimiento y seguridad de datos en flujos de ML, incluyendo PII, acceso y auditoría.

Skills

ML DevOps

Python avanzado

Docker

Kubernetes

Terraform

ML Cloud Platform

Model governance

Data drift monitoring

Observability

CI/CD/CT pipelines

Tools

MLflow

Airflow

Prefect

Dagster

Kubeflow

SageMaker

Vertex AI

Prometheus Grafana

Evidently

Arize

Feast

Tecton

Job description

Virtualent busca un MLOps Engineer para diseñar y operar la plataforma de ML e IA generativa desde el experimento hasta producción, con foco en reproducibilidad, seguridad y costos.

El rol es 100% remoto desde Argentina, exige Inglés C1 y al menos 5 años en software/datos/DevOps con 2+ años manejando modelos ML en producción; se valora experiencia con pipelines, GPUs y herramientas como MLflow, Airflow, Dagster y Kubernetes.