Cloud Deployment Engineer - HÍBRIDO CDMX

Perfil: Desarrollador Cloud

Rol: Desarrollador

Experiencia

Años de experiencia:

•    3 o 5 años de experiencia como Desarrollador/a Cloud (Multi-Nube) con IA/ML y DevOps.

Escolaridad

• Licenciatura o Ingeniería en:  o Sistemas o Computación o Matemáticas o Física o Carrera afín

(O experiencia equivalente comprobable)

Modalidad y Condiciones de Trabajo

Modalidad de trabajo: Híbrido

•       Días en oficina: 2 veces por semana

•       Horario: Lunes a viernes, 9:00 a.m. a 6:00 p.m.

•    Ubicación: CDMX •    Dirección de sede: Polanco / Reforma

Objetivo del Puesto

Diseñar, construir y operar aplicaciones y servicios escalables en entornos multi-nube (AWS, GCP), integrando desarrollo backend, prácticas DevOps/MLOps e implementación de modelos de IA/ML en entornos productivos, asegurando calidad, seguridad, observabilidad y eficiencia operativa.

Certificaciones Recomendadas Google Cloud Platform

•       Google Professional Cloud Developer

•       Google Professional Machine Learning Engineer

•       Google Associate Cloud Engineer

Amazon Web Services (AWS)

•               AWS Certified Developer – Associate

•               AWS Certified Machine Learning – Specialty (altamente alineada a IA/ML)

•               AWS DevOps Engineer – Professional (deseable para perfil SR)

Machine Learning

•       Google Professional Machine Learning Engineer

•       AWS Certified Machine Learning – Specialty

•       TensorFlow Developer Certificate

•       IBM AI Engineering Professional Certificate

Idioma

•     Inglés técnico (deseable)

Habilidades Blandas

•       Trabajo en equipo

•       Autogestión

•       Perfil autodidacta

•       Comunicación efectiva

•       Resolución de problemas

•       Adaptabilidad

•       Proactividad

•       Pensamiento analítico

Requisitos Técnicos Versionador e Integrador de Código

•       Git

•       GitHub Actions / GitLab CI

•       Cloud Build / Cloud Deploy (GCP)

•       CodeBuild / CodePipeline (AWS)

Lenguajes de Programación

•       Python

•       Node.js

•       TypeScript (deseable)

•       SQL

•       YAML (pipelines / Infraestructura como Código)

Sistemas Operativos

•       Linux (principal)

•       Windows

Manejadores de Bases de Datos

•       Cloud SQL

•       Amazon RDS

•       BigQuery

•       Bases de datos relacionales y analíticas

•       Almacenamiento de objetos:  o        Amazon S3 o  Google Cloud Storage

Frameworks de Desarrollo Backend

•               Express

•               Fastify (Node.js) IA / ML

•               scikit-learn

•               TensorFlow / Keras

•               PyTorch

NLP

•       spaCy

•       NLTK

•       Hugging Face Transformers (deseable)

IDE

•       Visual Studio Code

•       IDEs compatibles con Python y Node.js

Herramientas

•       Docker

•       Kubernetes (GKE / EKS / AKS)

•       Helm

•       Terraform

•       MLflow / DVC

•       Postman (pruebas de APIs)

•       Prometheus / Grafana

•       OpenTelemetry

Plataformas Cloud

•       Google Cloud Platform (principal)

•       Amazon Web Services (deseable)

Asistentes de IA

•     No especificados explícitamente

(Uso implícito de frameworks y plataformas de IA/ML)

Conocimiento del Negocio Marcos o Metodologías de Trabajo

•       Metodología Ágil

•       Scrum

Herramientas para Seguimiento y Control de Proyectos •          Gestión de backlog (herramientas ágiles no especificadas)

•       Métricas ágiles:  o Velocity o Lead Time

•       Tableros de observabilidad

•       Definición y seguimiento de SLO / SLI

Industria

•     Banca / Servicios Financieros

Tecnología

•       Cloud Computing

•       Inteligencia Artificial / Data

Área / Departamento

•       Cloud

•       Backend

•       IA / ML

•       DevOps / MLOps