Ingeniero DevOps

Ubicación: Area Reforma

Modalidad: Hibrida (3 días en oficina y 2 de HO)

Responsabilidades Principales

· Responsable de optimizar y alinear nuestras aplicaciones a los procesos internos de la empresa y de esta manera cumplir con la modernización.

· Liderar las aplicaciones nuevas que se están heredando de otras áreas y que se tienen que alinear a la nueva arquitectura.

· Diseñar un plan de modernización transparente para los usuarios finales.

· Coordinar la solución con el equipo para llevar a cabo la actualización de las tecnologías.

· Asegurar cumplimiento de objetivos.

· Monitorear KPIs y resultados.

Requisitos:

Formación Académica: Ingenieria en sistemas y/o en informatica o a fin.

Experiencia:2 años en AWS o cualquier otro tipo de nube, Azure, GCP.

Conocimientos Técnicos:

Cloud Products & Services:

· Networking & Content Delivery — Diseño y administración de redes en la nube: VPC, subnets, Transit Gateway, Load Balancers (ALB/NLB), Route 53, CloudFront y conectividad híbrida (VPN, Direct Connect).

· CI/CD Pipelines — Construcción y mantenimiento de pipelines de integración y entrega continua con herramientas como CodePipeline, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o ArgoCD.

· Containerization (Docker) — Creación, optimización y gestión de imágenes de contenedores, multi-stage builds, registries privados y mejores prácticas de seguridad en imágenes.

· Artifact Management — Administración de repositorios de artefactos (ECR, Nexus, JFrog Artifactory, CodeArtifact) para versionado y distribución de paquetes, librerías e imágenes.

· Container Orchestration (Kubernetes/EKS) — Despliegue, escalamiento y operación de clusters de Kubernetes en producción: Helm charts, service mesh, observabilidad, auto-scaling y gestión de recursos.

· NoSQL Databases — Diseño y operación de bases de datos no relacionales como DynamoDB, MongoDB, Redis o ElastiCache: modelado de datos, particionamiento, capacidad y estrategias de respaldo.

Organización de repositorios.

IA:

· Prompt Engineering — Diseño y optimización de prompts para obtener resultados precisos de LLMs aplicados a operaciones, troubleshooting y generación de código de infraestructura.

· AI-Assisted Development — Uso avanzado de herramientas como Amazon Q Developer, GitHub Copilot o Kiro para acelerar creación de IaC, pipelines y scripts de automatización.

· Custom AI Agents & Skills — Creación de agentes personalizados con instrucciones especializadas (system prompts, skills, steering files) que resuelven tareas operativas de forma autónoma.

· AIOps & Anomaly Detection — Implementación de detección inteligente de anomalías en métricas y logs con CloudWatch Amazon DevOps Agent o herramientas similares.

· LLM Integration & Orchestration — Integración de modelos de lenguaje (OpenAI) en flujos operativos: análisis de incidentes, generación de runbooks, remediación automatizada.

· MCP (Model Context Protocol) — Configuración y uso de servidores MCP para conectar agentes de IA con APIs internas, herramientas de infraestructura y fuentes de datos en tiempo real.

· Intelligent Automation Workflows — Diseño de workflows que combinan IA con Step Functions y Lambda para toma de decisiones y remediación autónoma de incidentes.

· RAG (Retrieval-Augmented Generation) — Construcción de sistemas que enriquecen respuestas de LLMs con documentación interna, runbooks y conocimiento operativo específico de la organización.

Version Control & Branching Strategies

· Git — Dominio avanzado de Git: rebasing, cherry-pick, resolución de conflictos, hooks, submodules y gestión de monorepos.

· Branching Strategies (Gitflow / Trunk-Based) — Experiencia implementando y definiendo estrategias de branching como Gitflow, GitHub Flow o Trunk-Based Development según las necesidades del equipo y la cadencia de releases.

· Pull Request Workflows — Diseño de flujos de revisión de código con PRs: políticas de aprobación, checks automatizados (linting, tests, security scans) y merge strategies (squash, rebase, merge commit).

· Release Management — Gestión de versionado semántico (SemVer), tagging, changelogs automatizados y coordinación de releases entre múltiples servicios.

· Repository Management — Administración de repositorios en GitHub/GitLab: protección de ramas, CODEOWNERS, templates de PR/issues y políticas de acceso por equipo.

Herramientas:

Certificaciones Deseables:

· Cloud (cualquier proveedor, al menos una):

· AWS Solutions Architect / DevOps Engineer – Professional

· Azure Solutions Architect Expert / DevOps Engineer Expert

· Google Cloud Professional Cloud Architect / DevOps Engineer

Kubernetes & Containers:

· CKA (Certified Kubernetes Administrator) — Administración, troubleshooting y operación de clusters en cualquier entorno.

· CKAD (Certified Kubernetes Application Developer) — Diseño y despliegue de aplicaciones containerizadas.

· CKS (Certified Kubernetes Security Specialist) — Seguridad en clusters, supply chain y runtime protection.

Infrastructure as Code:

· HashiCorp Terraform Associate / Engineer — Provisión y gestión de infraestructura multi-cloud como código.

· HashiCorp Vault Associate — Gestión de secretos, cifrado y control de acceso en entornos cloud-agnostic.

Competencias:

· Infrastructure as Code (IaC) — Capacidad para diseñar, escribir y mantener infraestructura declarativa con Terraform, CloudFormation o Pulumi, aplicando modularidad, reutilización y buenas prácticas de versionado.

· Troubleshooting & Root Cause Analysis — Habilidad para diagnosticar problemas complejos en entornos distribuidos: análisis de logs, trazas, métricas y correlación de eventos para identificar la causa raíz de incidentes.

· Automation Mindset — Mentalidad orientada a eliminar tareas manuales repetitivas mediante scripting (Bash, Python), pipelines y workflows automatizados.

· Security-First Approach — Aplicación de principios de seguridad desde el diseño: least privilege, cifrado en tránsito y reposo, gestión de secretos, hardening y cumplimiento normativo (PCI DSS, SOC2).

· System Design & Architecture — Capacidad para diseñar arquitecturas resilientes, escalables y costo-eficientes: alta disponibilidad, disaster recovery, multi-región y patrones cloud-native.

· Observability & Monitoring — Implementación de estrategias de observabilidad completas: métricas, logs, trazas distribuidas, dashboards y alertas accionables.

· Performance Optimization — Identificación de cuellos de botella y optimización de recursos: right-sizing, caching strategies, auto-scaling y análisis de costos.

· Ownership & Accountability — Sentido de responsabilidad sobre los sistemas que administra; no espera a que le asignen un problema, lo detecta y lo resuelve.

· Comunicación técnica efectiva — Capacidad para explicar problemas complejos de forma clara a audiencias técnicas y no técnicas: post-mortems, documentación y presentaciones a stakeholders.

· Colaboración cross-funcional — Trabajo efectivo con equipos de desarrollo, seguridad, QA y producto para alinear objetivos y entregar soluciones de forma ágil.

· Mentoría y liderazgo técnico — Disposición para guiar a ingenieros junior, compartir conocimiento, establecer estándares y elevar la madurez técnica del equipo.

· Gestión de incidentes bajo presión — Capacidad para mantener la calma, priorizar acciones y comunicar estatus durante incidentes de alta severidad en producción.

· Pensamiento crítico y toma de decisiones — Evaluación objetiva de trade-offs técnicos (costo vs performance, velocidad vs seguridad) para tomar decisiones informadas.

· Adaptabilidad y aprendizaje continuo — Capacidad para adoptar nuevas tecnologías, herramientas y metodologías rápidamente en un entorno que evoluciona constantemente.

· Documentación y knowledge sharing — Disciplina para documentar procesos, runbooks y decisiones arquitectónicas que faciliten la operación y el onboarding del equipo.