Cloud Deployment Engineer - HÍBRIDO CDMX

orioninnovation; Ciudad de México; Híbrido; MXN 600.000 - 900.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Orion Innovation busca un Desarrollador Cloud para diseñar, construir y mantener aplicaciones y servicios en entornos multi-nube (AWS, GCP). Se requiere experiencia en backend, IA/ML, DevOps/MLOps y prácticas de observabilidad, seguridad y rendimiento.

La modalidad es híbrida en CDMX, con 2 días en oficina por semana; se valora inglés técnico, certificaciones de Google/AWS y capacidad de autogestión y trabajo en equipo.

Formación

• Licenciatura o Ingeniería en Sistemas, Computación, Matemáticas, Física o equivalente.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y operar aplicaciones y servicios escalables en entornos multi-nube (AWS, GCP).
• Integrar desarrollo backend, prácticas DevOps/MLOps e implementación de modelos de IA/ML en entornos productivos.
• Garantizar calidad, seguridad, observabilidad y eficiencia operativa.

Conocimientos

Python

Node.js

TypeScript

SQL

YAML

Git

GitHub Actions

GitLab CI

Cloud Build

CodeBuild

Docker

Kubernetes

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Hugging Face Transformers

Educación

Licenciatura o Ingeniería en Sistemas

Herramientas

Git

GitHub Actions

Cloud Build

CodeBuild

Descripción del empleo

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.

Perfil: Desarrollador Cloud

Rol: Desarrollador

Experiencia

Años de experiencia:

• 3 o 5 años de experiencia como Desarrollador/a Cloud (Multi-Nube) con IA/ML y DevOps .

Escolaridad

• Licenciatura o Ingeniería en: o Sistemas o Computación o Matemáticas o Física o Carrera afín (O experiencia equivalente comprobable)

Modalidad y Condiciones de Trabajo

Modalidad de trabajo: Híbrido

• Días en oficina: 2 veces por semana
• Horario: Lunes a viernes, 9:00 a.m. a 6:00 p.m.
• Ubicación: CDMX - Dirección de sede: Polanco / Reforma

Objetivo del Puesto

Diseñar, construir y operar aplicaciones y servicios escalables en entornos multi-nube (AWS, GCP) , integrando desarrollo backend, prácticas DevOps/MLOps e implementación de modelos de IA/ML en entornos productivos, asegurando calidad, seguridad, observabilidad y eficiencia operativa .

Certificaciones Recomendadas Google Cloud Platform

• Google Professional Cloud Developer
• Google Professional Machine Learning Engineer
• Google Associate Cloud Engineer

Amazon Web Services (AWS)

• AWS Certified Developer - Associate
• AWS Certified Machine Learning - Specialty (altamente alineada a IA/ML)
• AWS DevOps Engineer - Professional (deseable para perfil SR)

Machine Learning

• Google Professional Machine Learning Engineer
• AWS Certified Machine Learning - Specialty
• TensorFlow Developer Certificate
• IBM AI Engineering Professional Certificate

Idioma

• Inglés técnico (deseable)

Habilidades Blandas

• Trabajo en equipo
• Autogestión
• Perfil autodidacta
• Comunicación efectiva
• Resolución de problemas
• Adaptabilidad
• Proactividad
• Pensamiento analítico

Requisitos Técnicos Versionador e Integrador de Código

• Git
• GitHub Actions / GitLab CI
• Cloud Build / Cloud Deploy (GCP)
• CodeBuild / CodePipeline (AWS)

Llenguajes de Programación

• Python
• Node.js
• TypeScript (deseable)
• SQL
• YAML (pipelines / Infraestructura como Código)

Sistemas Operativos

• Linux (principal)
• Windows

Manejadores de Bases de Datos

• Cloud SQL
• Amazon RDS
• BigQuery
• Bases de datos relacionales y analíticas
• Almacenamiento de objetos: o Amazon S3 o Google Cloud Storage

Frameworks de Desarrollo Backend

• Express
• Fastify (Node.js) IA / ML
• scikit-learn
• TensorFlow / Keras
• PyTorch

NLP

• spaCy
• NLTK
• Hugging Face Transformers (deseable)

IDE

• Visual Studio Code
• IDEs compatibles con Python y Node.js

Herramientas

• Docker
• Kubernetes (GKE / EKS / AKS)
• Helm
• Terraform
• MLflow / DVC
• Postman (pruebas de APIs)
• Prometheus / Grafana
• OpenTelemetry

Plataformas Cloud

• Google Cloud Platform (principal)
• Amazon Web Services (deseable)

Asistentes de IA

• No especificados explícitamente (Uso implícito de frameworks y plataformas de IA/ML)

Conocimiento del Negocio Marcos o Metodologías de Trabajo

• Metodología Ágil
• Scrum

Herramientas para Seguimiento y Control de Proyectos - Gestión de backlog (herramientas ágiles no especificadas)

• Métricas ágiles: o Velocity o Lead Time
• Tableros de observabilidad
• Definición y seguimiento de SLO / SLI

Industria

• Banca / Servicios Financieros

Tecnología

• Cloud Computing
• Inteligencia Artificial / Data

Área / Departamento

• Cloud
• Backend
• IA / ML
• DevOps / MLOps

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