Sr. DevOps
Modalidad: Híbrida (ir 3 días a oficina en Torre MAPFRE, Reforma CDMX)
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: Ingeniería en sistemas y/o en informática o a fin.
Experiencia:2 años en AWS o cualquier otro tipo de nube, Azure, GCP.
Inglés AVANZADO
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.
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)
· CKAD (Certified Kubernetes Application Developer)
· CKS (Certified Kubernetes Security Specialist)
Infrastructure as Code:
· HashiCorp Terraform Associate / Engineer
· HashiCorp Vault Associate
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