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

📌 Cloud Deployment Engineer - HÍBRIDO CDMX (Ciudad de México)
🏢 Orion Innovation
📍 Ciudad de México