Nuestros agentes se apoyan en una capa de conocimiento que les da contexto y memoria del negocio del cliente. Esta posición es dueña del data lake que alimenta esa capa y de los pipelines que la mantienen viva y confiable.

Responsabilidades

•⁠ ⁠Diseñar, desplegar y mantener la landing zone por cliente sobre Kubernetes, con Helm como unidad de despliegue.

•⁠ ⁠Mantener la abstracción cloud agnostic: identidad federada por proveedor (IRSA, Workload Identity, Managed Identity), secretos, redes y almacenamiento resueltos detrás de una misma interfaz.

•⁠ ⁠Infraestructura como código end to end. Nada de configuración manual que no esté versionada.

•⁠ ⁠Operar y aislar cargas de trabajo: separación de colas, contención de jobs largos, límites de recursos y escalamiento.

•⁠ ⁠Observabilidad de plataforma: métricas, logs, trazas y alertas que permitan diagnosticar sin acceso directo al ambiente del cliente.

•⁠ ⁠Endurecer el despliegue:



gestión de credenciales, superficie de red, políticas de acceso y protección del código distribuido.

•⁠ ⁠Acompañar migraciones entre proveedores y entre entornos, incluyendo el ciclo UAT a producción.

Perfil

•⁠ ⁠Experiencia real operando Kubernetes en producción, no solo levantando clusters.

•⁠ ⁠Dominio de Helm, Terraform y contenedores, incluyendo builds multi-stage.

•⁠ ⁠Experiencia en al menos dos nubes, con criterio para distinguir qué es primitiva común y qué es servicio propietario.

•⁠ ⁠Capacidad de escribir código, no solo YAML. Python es un plus directo.

•⁠ ⁠Entiende la seguridad como decisión de arquitectura, no como checklist de cierre.

•⁠ ⁠Autonomía para trabajar contra entornos de cliente con acceso limitado y reglas ajenas.

📌 Data Engineer (México)
🏢 AVROS AI
📍 México