Ingeniero Senior de Infraestructura de IA

Empresa de consultoría tecnológica busca un Ingeniero Senior de Infraestructura de IA para unirse a su equipo en Buenos Aires, trabajando de forma remota para un cliente del sector financiero. El rol se enfoca en diseñar, implementar y operar soluciones de IA para mejorar la eficiencia y automatización de la infraestructura empresarial.

Descripción del puesto

SOBRE PYYNE Pyyne es una consultora tecnológica moderna que diseña la próxima generación de productos y servicios digitales. En Pyyne, creemos en el uso de la tecnología para desbloquear el potencial empresarial, crear crecimiento sostenible e impulsar la excelencia digital. Nuestras soluciones abarcan desde Ingeniería de Software avanzada, Cloud y soluciones de Datos e IA. RESUMEN DEL PUESTO Pyyne busca un Ingeniero Senior de Infraestructura de IA para trabajar como consultor desde nuestra Oficina Sudamericana. Este es un rol de alto impacto para Pyyne, ya que expandimos nuestra colaboración con un importante cliente de servicios financieros. Un candidato exitoso será responsable de diseñar, implementar y operar soluciones impulsadas por IA que mejoren la eficiencia, confiabilidad, automatización y rentabilidad de los servicios de infraestructura empresarial. Este rol combina ingeniería en la nube, operaciones de infraestructura, automatización y tecnologías de IA para transformar las operaciones de TI tradicionales en entornos proactivos, inteligentes y de autocuración. OBJETIVO: Aprovechar la IA, la automatización y las plataformas de infraestructura modernas para reducir la sobrecarga operativa, optimizar el gasto en tecnología, mejorar la disponibilidad del servicio y acelerar la resolución de problemas en todo el panorama de la infraestructura empresarial. RESPONSABILIDADES CLAVE Plataforma e Integración de IA - Diseñar e implementar plataformas de IA que se integren con herramientas de infraestructura, sistemas de monitoreo, CMDBs, plataformas ITSM, entornos de nube y fuentes de datos operacionales. - Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que automaticen tareas operativas rutinarias y procesos de toma de decisiones. - Integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs), agentes de IA y servicios de aprendizaje automático en las operaciones de infraestructura. Automatización de Infraestructura - Crear automatización impulsada por IA para respuesta a incidentes, remediación, parches, aprovisionamiento y flujos de trabajo operativos. - Desarrollar capacidades de autoservicio que reduzcan el esfuerzo de soporte manual a través de asistentes inteligentes y agentes virtuales. - Automatizar tareas repetitivas de ingeniería y operativas utilizando Infraestructura como Código (IaC) y orquestación asistida por IA. Inteligencia Operacional y Observabilidad - Implementar capacidades de monitoreo impulsadas por IA, detección de anomalías, alertas predictivas y análisis de causa raíz. - Crear paneles operativos inteligentes que proporcionen información y recomendaciones procesables. - Mejorar el Tiempo Medio para Detectar (MTTD) y el Tiempo Medio para Resolver (MTTR) a través de la correlación de eventos impulsada por IA y la automatización. Optimización de Nube y Costos (FinOps) - Desarrollar soluciones de IA que analicen continuamente el consumo de infraestructura e identifiquen oportunidades de ahorro de costos. - Implementar planificación de capacidad predictiva y optimización de recursos en entornos de nube y locales. - Crear recomendaciones automatizadas para dimensionamiento correcto, gestión de reservas, ubicación de cargas de trabajo y utilización de infraestructura. Ingeniería de Confiabilidad y Rendimiento - Asegurar que las plataformas de IA y las soluciones de automatización operen de manera confiable en entornos de producción. - Diseñar arquitecturas escalables y resilientes capaces de soportar la adopción a nivel empresarial. - Implementar observabilidad, registro, monitoreo y controles de gobernanza para servicios de infraestructura habilitados por IA.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar plataformas de IA integradas con herramientas de infraestructura, sistemas de monitoreo, CMDBs, ITSM, entornos cloud y fuentes de datos operacionales.
• Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA para automatizar tareas operativas rutinarias y procesos de toma de decisiones.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs), agentes de IA y servicios de machine learning en las operaciones de infraestructura.
• Construir automatización impulsada por IA para respuesta a incidentes, remediación, aprovisionamiento y flujos de trabajo operativos.
• Desarrollar capacidades de autoservicio que reduzcan el esfuerzo de soporte manual a través de asistentes inteligentes y agentes virtuales.
• Automatizar tareas repetitivas de ingeniería y operativas utilizando Infraestructura como Código (IaC) y orquestación asistida por IA.
• Implementar capacidades de monitoreo, detección de anomalías, alertas predictivas y análisis de causa raíz impulsadas por IA.
• Crear dashboards operativos inteligentes que proporcionen insights y recomendaciones accionables.
• Mejorar el Tiempo Medio para Detectar (MTTD) y el Tiempo Medio para Resolver (MTTR) a través de la correlación de eventos impulsada por IA y la automatización.
• Desarrollar soluciones de IA que analicen continuamente el consumo de infraestructura e identifiquen oportunidades de ahorro de costos.
• Implementar planificación predictiva de capacidad y optimización de recursos en entornos cloud y on-premises.
• Crear recomendaciones automatizadas para dimensionamiento, gestión de reservas, ubicación de cargas de trabajo y utilización de infraestructura.
• Garantizar que las plataformas de IA y las soluciones de automatización operen de manera confiable en entornos de producción.
• Diseñar arquitecturas escalables y resilientes capaces de soportar la adopción a nivel empresarial.
• Implementar observabilidad, logging, monitoreo y controles de gobernanza para servicios de infraestructura habilitados por IA.

Skills requeridas

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