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Resumen: Buscamos un Ingeniero DevOps para mantener sistemas basados en Kubernetes, centrándose en la fiabilidad del sitio, la observabilidad y el soporte de producción de SQL para la infraestructura de investigación en inteligencia artificial. Aspectos destacados: 1. Mantener sistemas de producción Kubernetes para la infraestructura de investigación en inteligencia artificial 2. Centrarse en la observabilidad, la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) y la excelencia operativa 3. Colaborar con equipos de ingeniería e investigación para garantizar la fiabilidad del sistema Estamos buscando un **Ingeniero DevOps** para ayudar a mantener sistemas de producción basados en Kubernetes en una importante empresa tecnológica especializada en infraestructura que apoya la investigación en inteligencia artificial. Este puesto combina funciones de ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE), observabilidad y soporte de producción de SQL, con un enfoque claro en la supervisión, las métricas, los paneles de control y la excelencia operativa. El candidato ideal colaborará con equipos consolidados de ingeniería e investigación para mantener la fiabilidad del sistema, resolver incidencias de producción y fortalecer progresivamente la visibilidad sobre la salud y el rendimiento del sistema en un entorno Azure Stack. **Responsabilidades** * Diseñar, mantener y mejorar progresivamente soluciones de observabilidad, incluidos paneles de control e informes visuales creados con Grafana u otras herramientas de monitorización comparables * Configurar, implementar y supervisar métricas, indicadores de nivel de servicio (SLI) y objetivos de nivel de servicio (SLO), así como estrategias de alerta para garantizar la fiabilidad y transparencia en los sistemas de producción * Brindar soporte operativo durante el horario laboral para entornos de producción basados en Kubernetes, incluyendo resolución inicial de problemas, revisión de registros y análisis basado en métricas * Asistir con sistemas basados en SQL como parte de las operaciones de producción, contribuyendo al examen de incidencias y al diagnóstico del rendimiento * Analizar incidencias y comportamientos del sistema para identificar las causas fundamentales, participar en revisiones posteriores a incidencias y proponer mejoras para las prácticas de monitorización y fiabilidad * Trabajar estrechamente con equipos de ingeniería, plataforma e investigación para elevar los estándares de observabilidad, perfeccionar los procesos operativos y reforzar la estabilidad general del sistema * Contribuir a la documentación, a las actividades de intercambio de conocimientos y a las iniciativas continuas de mejora dentro del equipo **Requisitos** * Al menos 2 años de experiencia profesional práctica relevante * Trayectoria demostrada en ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE), DevOps, soporte de producción o roles equivalentes relacionados con sistemas de producción * Experiencia práctica con pilas de observabilidad y monitorización, incluidas Grafana, Prometheus, Elastic Stack, Datadog u otras herramientas similares * Conocimientos sólidos de sistemas Linux, respaldados por capacidades robustas de resolución de problemas y análisis de registros * Experiencia práctica en el soporte de entornos basados en Kubernetes en entornos de producción * Antecedentes en soporte de producción de SQL, incluida la solución de problemas de consultas y el diagnóstico básico del rendimiento * Habilidades sólidas de creación de scripts en Python, Bash u otros lenguajes similares para automatización y actividades operativas cotidianas * Capacidad para investigar incidencias, determinar sus causas subyacentes y liderar esfuerzos de mejora continua * Habilidades efectivas de comunicación y trabajo en equipo para colaborar con éxito en equipos distribuidos y multifuncionales * Competencia en inglés, tanto hablado como escrito, a nivel B2+ o superior **Deseable** * Experiencia gestionando APIs y patrones de integración para vincular servicios entre sí y permitir la interoperabilidad del sistema * Conocimientos de bases de datos, abarcando administración, ajuste y actividades de soporte a nivel de producción * Exposición al desarrollo y mantenimiento de infraestructura como código (IaC) para automatizar el aprovisionamiento y la configuración de entornos * Experiencia práctica utilizando Microsoft Azure para gestionar recursos en la nube y ejecutar cargas de trabajo de producción
