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Acid-Labs

Innovación, diseño e ingeniería

(Aerolinea) DevSecOps Engineer (Remoto)

Descripción del Puesto

Acid Labs es una firma de diseño y desarrollo de software end to end. Ejecutamos un proceso ágil estandarizado pero flexible, centrado en la calidad y la comunicación. Nos centramos en la creación de productos web y móviles increíbles, hemos estado involucrados en el desarrollo web y móvil desde 2006, convirtiéndonos en socios sólidos para nuestros clientes . Nos especializamos en crear nuevos productos a partir de un proceso UX / UI, desarrollando proyectos desde cero y también sobre proyectos ya creados, trabajando solo o como equipo para mejorías. Somos expertos en software de venta minorista, comercio electrónico a medida y empresarial, aprovechamos las configuraciones de CRM y escalamos las ventas a través del diseño y la tecnología.

¡Nos encontramos en búsqueda de DevSecOps Engineer

100% Remoto LATAM 

Perfil:

El DevSecOps Engineer es un rol fundamental para el equipo de Advanced Analytics. Es ella/él quien nos permite impactar y estar cercanos a la ejecución dentro de la compañía para acelerar nuestros procesos utilizados nuestros Data Products. Es decir, conecta los modelos con el mundo real, es encargado tanto de disponibilizarlos en un ambiente altamente escalable como de recopilar su interacción con la realidad. Se encarga de su operación y optimización. Debe entender perfectamente cómo el modelo va interactuar con personas reales y/o sistemas y sortear los desafíos de la implementación que eso conlleva sin transar la calidad de sus artefactos entregados en un proceso de entrega ágil. Es un perfil con un gran sentido técnico! Debe surfear en la terminal sin asco de meter las manos para implementar una solución escalable, usable, funcional y desacoplada. Trabaja muy de cerca con los Data Scientists para automatizar las distintas tareas en pipelines de machine learning robustos y resilientes. Los DevSecOps Engineers de LATAM son makers por excelencia, su hábitat natural son los datos y es ahí donde se desenvuelve de la mejor manera trabajando siempre en equipo, con un gran espíritu colaborativo. 


¿Cuáles serían algunas de mis responsabilidades?

Trabajar directamente con el equipo de Data Scientists para poner en producción modelos de Machine Learning utilizando y creando pipelines de ML.
Recolección de grandes volúmenes y variados conjuntos de datos. 
Recolección de interacción con la realidad para su posterior reentrenamiento.
Construir las piezas necesarias para servir nuestros modelos y ponerlos a interactuar con el resto de la compañía en un entorno real y altamente escalable. 
Trabajar muy cerca de los Data Scientists buscando maneras eficientes de monitorear, operar y darle explicabilidad a los modelos. 
Promover una cultura técnica impulsando los productos de datos con las prácticas DevSecOps, SRE y MLOps

¿Cuáles son algunos de los requisitos básicos que debo cumplir?

Al menos 2 años de experiencia en entornos de trabajo como Software Engineer, DevSecOPs Engineer, SRE o ML Engineer (excluyente).
Experiencia con Python
Experiencia trabajando en entornos UNIX (excluyente).
Experiencia en SQL, incluida optimización de consultas.
Sólida experiencia usando pipelines de CI/CD.
Experiencia trabajando con Docker.
Experciencia en Infraestructura as code
Experiencia en observabilidad, monitoreo.
Conocimientos en SLI, SLO, manejo de error budget.
Pasión en problemáticas de procesamiento de datos.
Experiencia en la construcción de APIs escalables (no excluyente).
Entendimiento de flujo de vida completo modelos de Machine Learning.
Inglés oral y escrito avanzado (excluyente).
Excelentes habilidades de comunicación y trabajo colaborativo.

Plus:

Fuerte entendimiento de estructuras de datos
Experiencia en procesamiento distribuido utilizando servicios cloud.
Experiencia en la construcción y optimización de data pipelines, colas de mensajes y arquitecturas big data altamente escalables.
Experiencia configurando pipelines de CI/CD.
Experiencia en Stream processing
Experiencia en GCP, especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos y machine learning.
Habilidad para optimizar el procesamiento por lotes (procesos batch).
Agilidad para visualizar posibles mejoras, problemas y soluciones  en Arquitecturas.
Cultura DevOps en el ADN.

Los beneficios empresariales dependerán del lugar de LATAM donde te encuentres!

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Características del Empleo

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    Nivel Laboral:

    Junior
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    Años Experiencia:

    2 años
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    Fecha de Publicación:

    19 de Enero 2022 a las 10:09