DevOps Python Specialist Engineer in Data Observatory

Data Observatory, una colaboración público-privada-académica, sin fines de lucro, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación y el Ministerio de Economía, Fomento y Turismo, creada junto con Amazon Web Services (AWS) y la Universidad Adolfo Ibañez (UAI).

Trabajamos en proyectos Data Science, en ámbitos como la astronomía y el cambio climático, para contribuir al desarrollo de conocimiento, ciencia, tecnología e innovación a nivel nacional e internacional. Buscamos conformar un centro de datos aportando en la adquisición, almacenamiento, procesamiento, análisis y disponibilidad de los datos a la comunidad utilizando tecnologías en la nube.

• Trabajar de la mano con astrónomos expertos en radioastronomía para transformar el software desarrollado en CUDA C/C++ a una solución orientada a objetos en Python.
• Colaborar con el equipo DO DevOps para diseñar, planificar e implementar nuevas soluciones de infraestructura en la nube que resuelvan problemas complejos de forma simple, escalable, segura e innovadora.
• Implementar soluciones con infraestructura en la nube optimizadas en función de los costos, según el uso, los requisitos comerciales y el presupuesto.
• Administrar proyectos y actividades DevOps basados en una metodología ágil.
• Brindar liderazgo tecnológico con visión de futuro en el desarrollo de soluciones innovadoras, enfatizando la mejora continua en la automatización de nuestra infraestructura y procesos de lanzamiento de software.
• Informar periodicamente sobre el estado de los proyectos, los recursos de la nube, los costos utilizados y las previsiones.
• Contribuir a potenciar y mejorar los servicios del Data Observatory.

Experiencia

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Tecnologías de la Información, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería de Gestión, Sistemas de Información Gerencial, o áreas afines.
• Desarrollo de proyectos con conocimientos en Computación de Alto Rendimiento (HPC), Optimización, Análisis de Imágenes y Programación Orientada a Objetos (OOP) con al menos 3 años de experiencia en Python.
• Buena comprensión de las mejores prácticas de ingeniería de software, como revisiones de código, gestión de control de fuente, procesos de compilación, pruebas, implementación, lanzamiento y gestión de cambios.
• Experiencia en arquitectura y mantenimiento de sistemas de producción de alta disponibilidad.
• 2+ Experiencia con conceptos Agile y DevOps Desarrollo de arquitectura de monitoreo e implementación de agentes de monitoreo, tableros, escalaciones y alertas.
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación en español e inglés.

Habilidades

• Profundo conocimiento en Python, administración de sistemas e infraestructuras, implementación y despliegue de sistemas.
• Conocimientos de C/C++.
• Conocimiento en librerias/frameworks de análisis de datos de Python, tales como Pandas, SciPy, Scikit-learn, Numba, Dask.
• Experiencia con tecnologías back-end para aplicaciones web/API.
• Conocimientos en bases de datos relacionales y no relacionales.
• Conocimientos en Integración Continua y Despliegue Continuo.
• Motivado, jugador de equipo, capaz de tomar la iniciativa y actuar de forma independiente en un entorno acelerado.
• Actitud DevOps: se trata de cultura, no solo de herramientas.

• Experiencia en la implementación de soluciones basadas en la nube (infraestructura en la nube, componentes de configuración, redes, herramientas de usuario, operación de control) y un historial comprobado de construcción de infraestructura compleja.
• Experiencia en un rol de equipo multifuncional o trabajando dentro de un equipo en una empresa para optimizar el gasto en la nube de AWS.
• Comprensión de los conceptos de AWS y experiencia en la gestión de la nube de AWS.
• Buen conocimiento de la seguridad en la nube (SAML, OAuth, OpenID, Kerberos, Políticas, derechos, etc.) aplicada a los datos.
• Contar con una certificación AWS.

• Trabajar con profesionales e investigadores en el desarrollo de soluciones revolucionarias en campos de la ciencia.
• Generar impacto, trabajando en proyectos a gran escala a nivel global.
• Desarrollar una carrera de trabajo en Data Science en contacto con académicos expertos en la materia.
• Trabajar principalmente de forma remota, siendo necesario asistir a reuniones de coordinación de equipo semanalmente.
• Ser parte de un equipo multi-disciplinario, liderado por una cultura de trabajo en equipo, ágil y colaborativo, que busca apoyar a investigadores y desarrollar soluciones innovadoras.