Ingeniero de infraestructura de llm
Remoto LATAM
Esta vacante es 100% remota y está abierta a candidatos de cualquier país de LATAM (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Uruguay). Aunque la ficha menciona una ciudad, no es necesario residir allí: la empresa contrata desde toda la región.
Hire HangarAmérica Latina (Remoto)
85 personas interesadas en esta vacante
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SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado17 oct
Buscamos un ingeniero especializado en infraestructura de modelos de lenguaje grande para diseñar, implementar y mantener sistemas escalables en la nube. El puesto es full-time y remoto, con enfoque en optimizar rendimiento, seguridad y costos. Ideal para perfiles con experiencia en arquitecturas distribuidas y herramientas como Kubernetes, Docker o AWS/GCP.
Acerca del puesto
En Hire Hangar buscamos un/a Ingeniero/a de Infraestructura para Modelos de Lenguaje Grande (LLM) con experiencia práctica en el desarrollo de sistemas que soporten estos modelos a gran escala. Este rol, remoto y a tiempo completo, se centra en diseñar, implementar y escalar la infraestructura detrás del entrenamiento, ajuste fino (fine-tuning) y la inferencia de modelos. Trabajarás en estrecha colaboración con equipos de inteligencia artificial y desarrollo para garantizar que los modelos funcionen de manera confiable, eficiente y con un uso óptimo de recursos en producción. El candidato ideal combina dominio técnico sobre las demandas específicas de cargas de trabajo de LLM con conocimientos sólidos en sistemas en la nube y su escalamiento en entornos reales.
Responsabilidades principales
Design, build, and maintain infrastructure for training, fine-tuning, and serving large language models; Deploy and scale LLM inference services with a focus on latency, throughput, and reliability; Manage GPU compute resources and optimize workload scheduling and utilization; Build and maintain data pipelines that support model training and evaluation; Implement monitoring, logging, and alerting for model performance and system health; Optimize infrastructure costs while maintaining performance and availability; Automate deployment workflows using infrastructure-as-code and CI/CD practices; Collaborate with ML engineers and researchers to move models from experimentation into production; Proactively identify bottlenecks, investigate root causes, and resolve infrastructure issues
Requisitos indispensables
Proven experience building large language model infrastructure (non-negotiable); Hands-on experience deploying and serving machine learning models in production environments; Strong programming skills in Python, with experience in systems or backend development; Experience with containerization and orchestration tools such as Docker and Kubernetes; Solid understanding of distributed systems, GPU computing, and performance optimization; Strong written and spoken English with a clear, professional communication style; Must have prior remote work experience, be fluent with remote collaboration tools and platforms (such as Slack, Zoom, Google Workspace, Asana, or similar), and have ideally worked with US or UK-based companies.
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Preguntas frecuentes
- ¿Cómo saber si esta vacante encaja con mi perfil?
- Esta vacante es para alguien con experiencia *práctica* en construir infraestructura para Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Si has trabajado en el despliegue y escalamiento de estos modelos en producción, y te sientes cómodo optimizando sistemas complejos con GPU, tienes una buena base. También es importante que te hayas desempeñado en un entorno remoto.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Dado que el rango salarial no está publicado, es fundamental que preguntes sobre la compensación durante la entrevista. Pregunta por el rango salarial para el puesto, cómo se compara con otros roles similares dentro de la empresa y cualquier beneficio adicional que ofrezcan, como bonos o participación en las ganancias. No dudes en negociar.
- ¿Qué debería aclarar antes de la entrevista?
- Aclara el stack tecnológico específico que utilizan en Hire Hangar. Pregunta sobre las herramientas de CI/CD que emplean, las plataformas en la nube que utilizan (AWS, Azure, GCP) y cómo es el flujo de trabajo entre los equipos de ML e infraestructura. También, confirma el tamaño del equipo y la estructura de reportes.
- ¿La vacante es completamente remota?
- Sí, la vacante es completamente remota y está enfocada en candidatos de América Latina. Sin embargo, es importante que tengas experiencia previa trabajando de forma remota y que estés familiarizado con herramientas de colaboración como Slack, Zoom y Google Workspace. La empresa parece valorar la experiencia previa con equipos de US o UK.
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza a través de un enlace externo, que puedes encontrar en la descripción original de la vacante. Asegúrate de revisar bien el enlace y preparar tu CV y carta de presentación antes de aplicar. No hay dirección de correo electrónico ni número de WhatsApp para postular directamente.