Cloud Deployment Engineer - HÍBRIDO CDMX

Perfil: Desarrollador Cloud

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 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