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SHM ENGINEER DO-278 (Sector Aeronáutico)
Capgemini —Madrid, Madrid provincia
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Izertis —Madrid, Madrid provincia
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11d
Consultor Senior MES
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SHM Engineer (Sector Aeronáutico)
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Responsable de Diseño y Gestión de Aeroestructuras Aeronáuticas
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4d
SW lead Engineer - Simulation & Embedded System-
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Detalles del empleo

Contrato indefinido

Cualificaciones

CI/CD
DevOps
Visual Studio
Git
Bash
AWS
Docker
Terraform
Scripting
Cloud
S3
Redshift
DynamoDB
Inteligencia artificial
Python
Shell Scripting

Descripción completa del empleo

Lead DevOps Engineer
En WayOps estamos buscando un/a DevOps Engineer con experiencia en entornos Data AI, para incorporarse a un equipo de alto nivel que trabaja en proyectos innovadores con tecnologías punteras en entornos AWS.
La persona seleccionada se unirá a nuestro equipo para colaborar en la construcción de una plataforma avanzada de industrialización de modelos de inteligencia artificial. Tendrá un rol clave en el diseño y desarrollo responsable de modelos en la plataforma analítica, así como en la implementación de pipelines CI/CD para una entrega continua eficiente, siendo imprescindible un sólido background técnico en programación.

CONTEXTO RESPONSABILIDADES

Implementar pipelines CI/CD para la integración y entrega continua de código (DevOps) en entorno AWS
Adaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos de IA
Diseñar arquitecturas cloud nativas y configurar el scaffolding inicial para nuevos proyectos
Desarrollar microservicios orientados al despliegue y consumo de modelos científicos
Construir arquetipos de código que integren servicios del proceso científico para IA e IA Generativa en AWS

EXPERIENCIA CONOCIMIENTOS

Buscamos un perfil con 2-3 años de experiencia como DevOps Engineer, con especialización en despliegue continuo utilizando herramientas AWS (como CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy). Asimismo, deberá contar con experiencia previa como Software o Systems Engineer, idealmente desarrollando en Python + PySpark y trabajando en entornos de ciencia de datos en AWS.

Tecnologías requeridas:

AWS DevOps Tools: CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy, CloudFormation, CloudWatch
Entornos de desarrollo: Visual Studio Code, Git, GitFlow
Servicios AWS para IA Data: SageMaker, AWS Glue, Athena, Redshift, DynamoDB, RDS
QA Testing: PyTest, JMeter, integración de calidad con herramientas como SonarQube o similares
Python Development: Click, Poetry, Opencensus, Black, Pdb+, FastAPI
Data Engineering: PySpark, Delta Lake sobre AWS Glue o EMR

Conocimientos valorables:

Servicios adicionales de AWS: IAM, Secrets Manager, S3, Lambda, CloudTrail, Step Functions, API Gateway
AWS SageMaker: Experiments, Model Registry, Pipelines, Endpoints, SDK v2, MLflow
IaC Automatización: Terraform, AWS CDK, Docker, Bash/Python scripting

CONTRATACIÓN UBICACIÓN
La contratación será en modalidad autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará en formato híbrido, con la necesidad de acudir 3 días a la semana a las oficinas del cliente en Sanchinarro (Madrid).

La banda salarial es negociable, en función de la modalidad de colaboración y la experiencia aportada.

AWS, CI/CD, Python

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