DevOps Engineer in NeuralWorks

El equipo de data y analytics trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiencia del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador.

Como DevOps Engineer tu trabajo es clave en construir y proveer los sistemas e infraestructura que permiten el desarrollo de estos servicios, formando los cimientos sobre los cuales los desarrolladores de software construyen los modelos que permiten generar impacto, con servicios que deben escalar, con altísima disponibilidad y tolerantes a fallas, en otras palabras, que funcionen. Además, mantendras tu mirada en los indicadores de capacidad y performance de los sistemas.

Si te gusta diseñar sistemas e infraestructura para datos y analitica para construir las aplicaciones del futuro, este es un lugar para ti.

Trabajarás en conjunto con ML engineers, científicos de datos, scrum masters y arquitectos de datos para:

• Participar activamente durante el ciclo de vida del software, desde inception, diseño, deploy, operación y mejora
• Apoyar a los equipos de desarrollo en actividades de diseño y consultoría, desarrollando software, frameworks y capacity planning
• Poner en producción modelos de ML, con pipelines hechos a medida
• Manejar y monitorear el desempeño de infraestructura y aplicaciones
• Poner en práctica conceptos de Site Reliability Engineering cómo SLA, SLI, SLO, error budgets, entre otros, con métricas de confiabilidad y performance adecuadas a cada modelo
• Asegurar la escalabilidad y resiliencia
• Ser un embajador de buenas prácticas en desarrollo de software, promoviendo la automatización y monitoreo continuo

• Ingeniería civil en computación o similar
• Experiencia práctica de al menos 3 años en ingeniería de software o sistemas (DevOps, SRE, ML Engineer)
• Entendimiento en entornos UNIX, protocolos de red y componentes
• Excelente skills de troubleshooting y problem solving estructurado
• Familiaridad con arquitectura de microservicios y orquestación de containers con Kubernetes
• Experiencia en Python
• Experiencia en pipelines de CI/CD
• Experiencia con algoritmos y estructura de datos
• Habilidad para debug, optimizar código y automatizar tareas rutinarias
• Inglés avanzado
• Fuerte sentido de responsabilidad e integridad, manifestado a través de comunicación clara y colaboración

• Experiencia con Google Cloud (particularmente relacionado a manejo de datos y ML)
• Conocimiento de elementos de SRE y MLOps (CT)
• Experiencia con Terraform y Jenkins

• MacBook Air M1 o similar (con opción de compra hiper conveniente)
• Inscripción en Coursera con plan de entrenamiento a medida
• Flexibilidad entre oficina y home office
• Entorno de trabajo agradable
• Bono adicional de almuerzo
• Horario flexible
• Estacionamiento de bicicletas
• Bono por desempeño
• Vestimenta informal
• ¡Intégrate a un equipo de primera!