Senior cloud devops

About the role

We are One Team. We make it happen. We are Unstoppable. BABEL es una consultora tecnológica multinacional especializada en aplicar sus servicios y conocimiento tecnológico en los procesos de aceleración digital de sus clientes, grandes empresas y organismos públicos. ¿Cuál es nuestro plan estratégico? ¡Miramos hacia el futuro! Nuestro plan estratégico Hiperespacio 2029 promete ser un viaje emocionante, lleno de oportunidades para crecer y desarrollarse profesionalmente. Alcanzar 1000 millones de facturación, un reto que estamos seguros de que con la colaboración y el talento de nuestra gente, será otra historia de éxito que escribiremos juntos y juntas. ¿Qué buscamos? Santander Corporate & Investment Banking (Santander CIB) está buscando un/a Senior Cloud DevOps con base en Madrid. Formarás parte de SCIB Data & AI, impulsando la implantación, automatización y operación de soluciones cloud-native en entornos Azure y AWS. Tu trabajo ayudará a construir plataformas fiables, seguras y escalables para casos de uso de datos, analítica e inteligencia artificial, aplicando prácticas DevSecOps y una fuerte orientación a la excelencia operativa. Estamos redefiniendo nuestra forma de trabajar a través de la innovación, la tecnología de última generación, la colaboración y la libertad de explorar nuevas ideas. En este puesto, tus principales responsabilidades incluirán: - Implementar y evolucionar soluciones cloud-native en entornos multi-cloud, principalmente Azure y AWS. - Definir, mantener y automatizar infraestructura como código con Terraform y herramientas equivalentes como Bicep o CloudFormation. - Construir y mantener pipelines CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps o Jenkins, integrando controles de calidad y seguridad. - Automatizar despliegues, configuraciones y gestión del ciclo de vida de sistemas productivos. - Operar plataformas basadas en contenedores y Kubernetes, especialmente AKS y EKS, incluyendo Docker y Helm cuando aplique. - Integrar herramientas de orquestación de flujos de trabajo como Airflow, Control-M o schedulers similares. - Implantar capacidades de monitorización, logging y observabilidad con Prometheus, Grafana, ELK, Dynatrace y herramientas cloud-native. - Colaborar con Data Engineers, Data Scientists, Product Owners y equipos de plataforma para asegurar fiabilidad, escalabilidad, seguridad y alineamiento con los objetivos del producto. LO QUE APORTARÁS AL EQUIPO Nuestra gente es nuestra mayor fortaleza. Cada persona contribuye con perspectivas únicas que nos hacen más fuertes como equipo y como organización. Valoramos quiénes son y potenciamos lo que aportan. Los siguientes requisitos representan los conocimientos, habilidades y competencias esenciales para este puesto. Experiencia profesional - 4 años de experiencia trabajando e implementando soluciones cloud-native en entornos multi-cloud Azure y AWS. - Experiencia demostrada en despliegue, automatización y gestión del ciclo de vida de sistemas productivos. - Experiencia trabajando con equipos cross-funcionales de Data Engineers, Data Scientists, Product Owners y equipos de plataforma. - Experiencia en liderazgo técnico, mentoring y contribución a decisiones de arquitectura. - Experiencia dando soporte o integrando cargas de trabajo AI/ML en entornos productivos. Educación - Formación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o disciplina técnica equivalente. - Certificaciones cloud, DevOps, Kubernetes o seguridad en Azure, AWS o tecnologías equivalentes. Idiomas - Inglés fluido, mínimo B2. - Español fluido. Habilidades técnicas - Infrastructure as Code con Terraform y herramientas equivalentes como Bicep o CloudFormation. - CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps o Jenkins, incluyendo integración con SonarQube, Fortify u otras herramientas de calidad y seguridad. - Contenerización y orquestación con Docker y Kubernetes, especialmente AKS y EKS. - Servicios cloud AWS: EC2, S3, EKS, Lambda, ApiGateway, RDS, IAM, VPC, ELB y CloudWatch. - Servicios cloud Azure: AKS, Azure DevOps, Data Factory, Key Vault y Azure Monitor. - Monitorización, logging y observabilidad con Prometheus, Grafana, ELK, Dynatrace y herramientas cloud-native. - Prácticas DevSecOps y marcos de seguridad aplicados a entornos cloud. - Herramientas de orquestación de workflows como Airflow, Control-M o schedulers similares. - Plataformas de datos cloud como Databricks, Cloudera o ecosistemas big data similares. - Programación en Python para automatización, scripting y tooling. - Experiencia avanzada con Kubernetes, AKS/EKS y Helm. - Conocimientos de SQL, pipelines de datos, ETL con Python o Spark, REST APIs y testing con Pytest o frameworks similares. - Conocimiento de MLflow, Kubeflow, Kafka, Event Hubs, Kinesis, ElasticSearch, MongoDB, PostgreSQL, Starburst, Power BI o herramientas similares. - Gobierno de infraestructura y políticas con Azure Policy, AWS Organizations o capacidades equivalentes. Habilidades interper

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