
Requisitos imprescindibles:
Estudios superiores
Nivel inglés: alto
Experiencia demostrable liderando proyecto técnicos complejos y transversales
Sólida experiencia en plataformas Cloud (Azure y al menos otra cloud relevante).
Experiencia en arquitecturas de microservicios y sistemas distribuidos.
Experiencia real en DevOps, CI/CD, automatización e infraestructura como código.
Capacidad para tomar decisiones técnicas, definir estándares y guiar a equipos.
Experiencia trabajando con múltiples equipos y proveedores, actuando como eferente técnico.
Capacidad para impulsar el cambio tecnológico, promover nuevas formas de trabajar y acompañar su adopción.
Autonomía, criterio y responsabilidad.
Liderazgo técnico y capacidad de influencia.
Experiencia deseable en:
Kubernetes / OpenShift y ecosistema cloud-native.
Terraform y Ansible
Pipelines DevOps avanzados y herramientas de release management / continuous delivery.
Uso de registros de contenedores.
Gestión de infraestructuras de microservicios.
Observabilidad y monitorización: Grafana, Kibana, Jaeger
Herramientas de API Management (Apigee, Mulesoft, Microsoft API Management)
Experiencia en ALM (JIRA, Jenkins, Maven, Sonar, calidad de código).
Experiencia previa en TDD y testing automático (JUnit, Selenium, SOAP-UI, etc.).
Diseño y administración de bases de datos relacionales y NoSQL
Experiencia en Linux (preferiblemente RHEL y Alpine) y shell scripting Service Mesh (Istio).
Conocimientos de seguridad en entornos Cloud y cloud-native.
Experiencia aplicando principios de seguridad por diseño (security by design).
Conocimientos de DevSecOps y automatización de controles de seguridad en pipelines CI/CD.
Experiencia colaborando con áreas de Seguridad, Riesgos o Cumplimiento, entendiendo requisitos regulatorios.
Capacidad para integrar criterios de seguridad en decisiones técnicas, sin frenar innecesariamente la adopción tecnológica.
Capacidad para identificar casos de uso de IA y automatización dentro de proyectos tecnológicos.
Visión crítica y pragmática sobre el uso de IA: cuándo aporta valor y cuándo no
Funciones:
Liderar y ejecutar proyectos tecnológicos transversales que impulsen la evolución de la plataforma tecnológica, promoviendo nuevas arquitecturas, estándares y formas de trabajo, incorporando capacidades de automatización e inteligencia artificial allí donde aporten valor real, y asegurando una adopción eficiente, segura y sostenible del cambio tecnológico.