Sr. DevOps - HÍBRIDO CDMX

Orion Innovation is a premier, award-winning, global business and technology services firm. Orion delivers game-changing business transformation and product development rooted in digital strategy, experience design, and engineering, with a unique combination of agility, scale, and maturity. We work with a wide range of clients across many industries including financial services, professional services, telecommunications and media, consumer products, automotive, industrial automation, professional sports and entertainment, life sciences, ecommerce, and education.

Sr. DevOps Modalidad: Híbrida (ir 3 días a oficina en Torre MAPFRE, Reforma CDMX)

Responsabilidades Principales:

• Responsable de optimizar y alinear nuestras aplicaciones a los procesos internos de la empresa y de esta manera cumplir con la modernización.
• Liderar las aplicaciones nuevas que se están heredando de otras áreas y que se tienen que alinear a la nueva arquitectura.
• Diseñar un plan de modernización transparente para los usuarios finales.
• Coordinar la solución con el equipo para llevar a cabo la actualización de las tecnologías.
• Asegurar cumplimiento de objetivos.
• Monitorear KPIs y resultados.

Requisitos:

Formación Académica: Ingeniería en sistemas y/o en informática o a fin.

Experiencia: 2 años en AWS o cualquier otro tipo de nube, Azure, GCP.

Inglés AVANZADO

Conocimientos Técnicos:

• Cloud Products & Services
  • Networking & Content Delivery — Diseño y administración de redes en la nube: VPC, subnets, Transit Gateway, Load Balancers (ALB/NLB), Route 53, CloudFront y conectividad híbrida (VPN, Direct Connect).
  • CI/CD Pipelines — Construcción y mantenimiento de pipelines de integración y entrega continua con herramientas como CodePipeline, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o ArgoCD.
  • Containerization (Docker) — Creación, optimización y gestión de imágenes de contenedores, multi‑stage builds, registries privados y mejores prácticas de seguridad en imágenes.
  • Artifact Management — Administración de repositorios de artefactos (ECR, Nexus, JFrog Artifactory, CodeArtifact) para versionado y distribución de paquetes, librerías e imágenes.
  • Container Orchestration (Kubernetes/EKS) — Despliegue, escalamiento y operación de clusters de Kubernetes en producción: Helm charts, service mesh, observabilidad, auto‑scaling y gestión de recursos.
  • NoSQL Databases — Diseño y operación de bases de datos no relacionales como DynamoDB, MongoDB, Redis o ElastiCache: modelado de datos, particionamiento, capacidad y estrategias de respaldo. Organización de repositorios.
• IA:
  • Prompt Engineering — Diseño y optimización de prompts para obtener resultados precisos de LLMs aplicados a operaciones, troubleshooting y generación de código de infraestructura.
  • AI‑Assisted Development — Uso avanzado de herramientas como Amazon Q Developer, GitHub Copilot o Kiro para acelerar creación de IaC, pipelines y scripts de automatización.
  • Custom AI Agents & Skills — Creación de agentes personalizados con instrucciones especializadas (system prompts, skills, steering files) que resuelven tareas operativas de forma autónoma.
  • AIOps & Anomaly Detection — Implementación de detección inteligente de anomalías en métricas y logs con CloudWatch Amazon DevOps Agent o herramientas similares.
  • LLM Integration & Orchestration — Integración de modelos de lenguaje (OpenAI) en flujos operativos: análisis de incidentes, generación de runbooks, remediación automatizada.
  • MCP (Model Context Protocol) — Configuración y uso de servidores MCP para conectar agentes de IA con APIs internas, herramientas de infraestructura y fuentes de datos en tiempo real.
  • Intelligent Automation Workflows — Diseño de workflows que combinan IA con Step Functions y Lambda para toma de decisiones y remediación autónoma de incidentes.
  • RAG (Retrieval‑Augmented Generation) — Construcción de sistemas que enriquecen respuestas de LLMs con documentación interna, runbooks y conocimiento operativo específico de la organización.
• Version Control & Branching Strategies
  • Git — Dominio avanzado de Git: rebasing, cherry‑pick, resolución de conflictos, hooks, submodules y gestión de monorepos.
  • Branching Strategies (Gitflow / Trunk‑Based) — Experiencia implementando y definiendo estrategias de branching como Gitflow, GitHub Flow o Trunk‑Based Development según las necesidades del equipo y la cadencia de releases.
  • Pull Request Workflows — Diseño de flujos de revisión de código con PRs: políticas de aprobación, checks automatizados (linting, tests, security scans) y merge strategies (squash, rebase, merge commit).
  • Release Management — Gestión de versionado semántico (SemVer), tagging, changelogs automatizados y coordinación de releases entre múltiples servicios.
  • Repository Management — Administración de repositorios en GitHub/GitLab: protección de ramas, CODEOWNERS, templates de PR/issues y políticas de acceso por equipo.
• Herramientas: Certificaciones Deseables:
  • Cloud (cualquier proveedor, al menos una):
    • AWS Solutions Architect / DevOps Engineer – Professional
    • Azure Solutions Architect Expert / DevOps Engineer Expert
    • Google Cloud Professional Cloud Architect / DevOps Engineer
  • Kubernetes & Containers:
    • CKA (Certified Kubernetes Administrator) — Administración, troubleshooting y operación de clusters en cualquier entorno.
    • CKAD (Certified Kubernetes Application Developer) — Diseño y despliegue de aplicaciones containerizadas.
    • CKS (Certified Kubernetes Security Specialist) — Seguridad en clusters, supply chain y runtime protection.
  • Infrastructure as Code:
    • HashiCorp Terraform Associate / Engineer — Provisión y gestión de infraestructura multi‑cloud como código.
    • HashiCorp Vault Associate — Gestión de secretos, cifrado y control de acceso en entornos cloud‑agnostic.

Competencias técnicas y blandas:

• Infrastructure as Code (IaC) — Capacidad para diseñar, escribir y mantener infraestructura declarativa con Terraform, CloudFormation o Pulumi, aplicando modularidad, reutilización y buenas prácticas de versionado.
• Troubleshooting & Root Cause Analysis — Habilidad para diagnosticar problemas complejos en entornos distribuidos: análisis de logs, trazas, métricas y correlación de eventos para identificar la causa raíz de incidentes.
• Automation Mindset — Mentalidad orientada a eliminar tareas manuales repetitivas mediante scripting (Bash, Python), pipelines y workflows automatizados.
• Security‑First Approach — Aplicación de principios de seguridad desde el diseño: least privilege, cifrado en tránsito y reposo, gestión de secretos, hardening y cumplimiento normativo (PCI DSS, SOC2).
• System Design & Architecture — Capacidad para diseñar arquitecturas resilientes, escalables y costo‑eficientes: alta disponibilidad, disaster recovery, multi‑región y patrones cloud‑native.
• Observability & Monitoring — Implementación de estrategias de observabilidad completas: métricas, logs, trazas distribuidas, dashboards y alertas accionables.
• Performance Optimization — Identificación de cuellos de botella y optimización de recursos: right‑sizing, caching strategies, auto‑scaling y análisis de costos.
• Ownership & Accountability — Sentido de responsabilidad sobre los sistemas que administra; no espera a que le asignen un problema, lo detecta y lo resuelve.
• Comunicación técnica efectiva — Capacidad para explicar problemas complejos de forma clara a audiencias técnicas y no técnicas: post‑mortems, documentación y presentaciones a stakeholders.
• Colaboración cross‑funcional — Trabajo efectivo con equipos de desarrollo, seguridad, QA y producto para alinear objetivos y entregar soluciones de forma ágil.
• Mentoría y liderazgo técnico — Disposición para guiar a ingenieros junior, compartir conocimiento, establecer estándares y elevar la madurez técnica del equipo.
• Gestión de incidentes bajo presión — Capacidad para mantener la calma, priorizar acciones y comunicar estatus durante incidentes de alta severidad en producción.
• Pensamiento crítico y toma de decisiones — Evaluación objetiva de trade‑offs técnicos (costo vs performance, velocidad vs seguridad) para tomar decisiones informadas.
• Adaptabilidad y aprendizaje continuo — Capacidad para adoptar nuevas tecnologías, herramientas y metodologías rápidamente en un entorno que evoluciona constantemente.
• Documentación y knowledge sharing — Disciplina para documentar procesos, runbooks y decisiones arquitectónicas que faciliten la operación y el onboarding del equipo.

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