Platform Engineer – Data & AI Cloud Architect

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles); Beasáin; Presencial; EUR 55.000 - 85.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles) busca una persona apasionada por la tecnología, la arquitectura cloud y las plataformas de datos, capaz de transformar casos de uso en soluciones productivas, escalables y seguras.

Trabajará en un entorno innovador con negocio, IT y proveedores para consolidar capacidades estratégicas y reducir la dependencia de recursos externos, industrializando soluciones de datos, IA y agentes mediante DevOps, DataOps y MLOps.

Formación

• Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o equivalente.
• Experiencia 3–5 años en diseño, despliegue u operación de plataformas cloud.
• Conocimiento de AWS/Azure, Databricks, Kubernetes, Terraform, Docker y CI/CD.
• Inglés y castellano avanzados; euskera valorado.

Responsabilidades

• Industrializar soluciones de datos, IA y agentes con DevOps/DataOps/MLOps.
• Gestionar integraciones técnicas (Databricks Unity Catalog, AWS, APIs, bases de datos, identidad).
• Soportar despliegues en producción, rendimiento y coste, monitorización y seguridad.
• Diseñar y mantener arquitecturas cloud y on-premise seguras y escalables.
• Documentar patrones y guías de operación para acelerar onboarding.

Conocimientos

Cloud architecture

Data platforms

MLOps

CI/CD

DevOps

Databricks

AWS

Azure

Kubernetes

Terraform

Docker

GitHub/GitLab

Python

SQL

IAM/SSO

Security

Educación

Ingeniería Informática o equivalente

Herramientas

Databricks Unity Catalog

AWS

GitHub/GitLab

APIs

Descripción del empleo

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles) busca una persona apasionada por la tecnología, la arquitectura cloud y las plataformas de datos, capaz de transformar casos de uso en soluciones productivas, escalables y seguras.

Trabajará en un entorno innovador con negocio, IT y proveedores para consolidar capacidades estratégicas y reducir la dependencia de recursos externos, industrializando soluciones de datos, IA y agentes mediante DevOps, DataOps y MLOps.