Resumen Diseñar, construir y operar una infraestructura Cloud en GCP segura, escalable y coste-eficiente, constituyendo la base tecnológica de la compañía. El rol es responsable principal de los servicios de computación, redes y almacenamiento. Adicionalmente, proporcionarás soporte especializado y la Infraestructura necesaria para habilitar y optimizar las cargas de trabajo de Inteligencia Artificial, asegurando que los equipos de ciencia de datos puedan desplegar y operar sus modelos sobre una plataforma robusta y bien gestionada.
Responsabilidades
Gestión de Infraestructura Core de GCP (Computación y Redes): Administrar, asegurar y optimizar los recursos de Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE), redes VPC, firewalls y políticas de IAM.
Automatización de Infraestructura como Código (IaC): Utilizar Terraform como herramienta principal para el despliegue y la gestión versionada de toda la infraestructura cloud, garantizando la consistencia y la repetibilidad.
Administración de Almacenamiento y Bases de Datos: Gestionar soluciones de almacenamiento como Cloud Storage y bases de datos relacionales (Cloud SQL), asegurando su rendimiento, backup y seguridad.
Habilitación de Plataformas de IA: Desplegar y administrar la infraestructura necesaria para las soluciones de IA, incluyendo la configuración de entornos en Vertex AI y la gestión de datasets en BigQuery.
Soporte a Cargas de Trabajo de IA: Colaborar con los equipos de datos para resolver problemas de rendimiento, conectividad y permisos relacionados con el entrenamiento y la inferencia de modelos en la plataforma GCP.
Requisitos
Carrera universitaria o grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Ingeniería Informática u otros campos relacionados.
Experiencia: al menos 5 años de experiencia en administración de sistemas cloud en GCP, de los cuales al menos 1-2 años deben incluir experiencia práctica en el soporte de plataformas y cargas de trabajo de IA (Vertex AI, BigQuery).
Se valorará muy positivamente la combinación de certificaciones. Principal: Google Professional Cloud Architect o Professional Cloud DevOps Engineer. Complementaria: Google Professional Machine Learning Engineer.
Competencias
Capacidad para identificar, analizar y resolver problemas técnicos complejos de manera efectiva.
Habilidad para evaluar información, analizar situaciones complejas y tomar decisiones fundamentadas.
Atención al detalle para garantizar la precisión en la configuración y administración de sistemas.
Aptitud para colaborar y trabajar de manera efectiva con equipos multidisciplinares.
Habilidad para comunicar información técnica de manera clara y concisa a diferentes audiencias.
Capacidad para organizar y priorizar tareas de manera eficiente en un entorno dinámico.
Qué ofrecemos
Contrato indefinido.
Retribución compuesta por fijo y variable.
Horario de oficina con flexibilidad en la entrada y salida.
Modalidad de trabajo híbrida.
Plan de Retribución Flexible con Cobee.
Muy buen ambiente de trabajo.
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