Gestionar entornos productivos basados en Kubernetes, asegurando su estabilidad, escalado y resiliencia.
Implementar pipelines de despliegue y automatización bajo modelos CI/CD y GitOps.
Construir y operar soluciones internas relacionadas con la explotación de datos y la automatización de procesos.
Apoyar en el desarrollo de herramientas y servicios que optimicen el flujo de trabajo del área técnica.
Crear y mantener imágenes Docker, realizando optimización y troubleshooting cuando sea necesario.
Desarrollar scripts (Python preferiblemente) para automatizar tareas, mejorar procesos o integrar servicios.
Integrar sistemas internos mediante APIs, participando en la definición, consumo y operación de servicios.
Contribuir a la implementación y mejora de dashboards y alertas en herramientas como Prometheus, Grafana o ELK.
Coordinarse con equipos de desarrollo, datos y operaciones para impulsar mejoras, resolver incidencias y evolucionar la plataforma.
Participar en iniciativas relacionadas con pipelines de datos, explotación de información y modelos de machine learning.

2–3 años de experiencia técnica en entornos Kubernetes, orientado al despliegue, automatización y operación de plataformas.
Experiencia trabajando con Kubernetes en entornos productivos, gestionando deployments, escalabilidad y resolución de incidencias.
Conocimientos en CI/CD, idealmente con enfoque GitOps.
Experiencia con contenedores Docker y su ciclo de vida.
Habilidades de scripting, preferiblemente con Python.
Experiencia trabajando con APIs y servicios, integrando y operando soluciones distribuidas.
Capacidad para trabajar en equipo, comunicación eficaz y orientación a la mejora continua.
Experiencia previa en monitorización y observabilidad (Prometheus, Grafana, ELK, etc.).
Conocimientos o experiencia con Helm u otras herramientas de despliegue.
Familiaridad con sistemas de colas y scheduling de procesos.
Haber participado en proyectos de explotación de datos o construcción de pipelines de datos.
Experiencia en entornos donde se utilicen modelos de machine learning.
Conocimientos en herramientas de visualización o análisis de datos, como Power BI.

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Formación interna y acceso a certificaciones
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Eventos, meetups, techdays, charlas...y mucho más!
26 días de descanso (22 días vacaciones, 2 días de libre disposición y 24 y 31 diciembre festivos por defecto)
Horario: 8.30 a 18h ( flexible) L-J y V 8 a 15h e Intensiva de Verano Julio y Agosto de 8 a 15h

DevOps Engineer – Kubernetes, CI/CD, Python

Key skills