SRE de Plataforma de Ingeniería Soberana

• Más de 5 años en roles de SRE, ingeniería de plataformas, DevOps, infraestructura en la nube u operaciones con sólida experiencia en Kubernetes y Linux. 
• Experiencia demostrada construyendo y operando plataformas de ingeniería de grado de producción con GitOps, Infrastructure as Code, observabilidad y manuales operativos. 
• Habilidades prácticas en Terraform, Ansible, Helm, Python o scripting de shell, runners de CI/CD, registros privados y gestión de configuración segura. 
• Buen conocimiento de redes, almacenamiento, secretos, control de acceso, monitorización, copia de seguridad, recuperación ante desastres y endurecimiento operativo (hardening) en entornos de alta seguridad. 
• Capacidad para dar soporte a cargas de trabajo de ingeniería habilitadas para IA en contextos orientados a la soberanía, donde el aislamiento, el manejo controlado de datos, la fiabilidad y la auditabilidad son obligatorios. 

• Entorno internacional, dinámico y colaborativo.
• T-Social: iniciativas sociales (deportes, comunidad, salud,...).
• Modelo de trabajo híbrido (remoto/presencial).
• Horario de trabajo flexible.
• Formación personalizada: acceso a Coursera para aprender lo que quieras, cuando quieras.
• Clases de idiomas semanales (inglés y alemán).
• Sesiones de mentoría internacional & Días de experiencia.
• Plan de compensación flexible (seguro médico, vales de comida, cuidado infantil, transporte).
• Telemedicina.
• Seguro de vida y accidentes.
• Fondo social.
• Más de 26 días de vacaciones al año.
• Acceso gratuito a servicios especializados (médicos, legales, bienestar).
• Cobertura salarial del 100% durante la baja médica.

• Construir y operar entornos Kubernetes que alberguen herramientas de ingeniería de IA, gateways de modelos internos, componentes de recuperación, servicios de flujo de trabajo, runners de CI/CD y servicios de documentación.
• Implementar patrones de GitOps e Infrastructure as Code para el aprovisionamiento reproducible, la configuración, la aplicación de políticas, las actualizaciones de la plataforma y la preparación para la recuperación ante desastres.
• Gestionar registros privados, espejos de paquetes, secretos, integración de identidad, segmentación de red, clases de almacenamiento, rutinas de copia de seguridad y modelos de conectividad controlada.
• Proporcionar observabilidad para las cargas de trabajo de ingeniería, incluyendo métricas, registros, trazas, utilización de GPU y CPU, salud del servicio, señales de costes y manuales operativos (runbooks). 
• Trabajar con los equipos de software, seguridad y arquitectura para garantizar que la plataforma soporte los flujos de trabajo de SDLC asistidos por IA sin crear una exposición de datos incontrolada o lagunas de auditoría. 

Ejemplos de herramientas de mercado, modelos y componentes de plataforma esperados 

• Herramientas de plataforma como Kubernetes, Helm, Terraform, Ansible, ArgoCD, Crossplane, GitLab runners, Jenkins agents, registros privados y espejos de paquetes internos. 
• Componentes de plataforma de IA como vLLM, Ollama, gateways compatibles con OpenAI, Qdrant o almacenes vectoriales similares, Open WebUI, endpoints compatibles con Continue y servicios de flujo de trabajo. 
• Stacks de observabilidad y operaciones como Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry, ELK/OpenSearch, Alertmanager, manuales de SRE y herramientas de gestión de incidentes. 
• Componentes de seguridad y gobernanza como Vault, Keycloak, políticas de red, RBAC, controles de admisión, escaneo de imágenes, herramientas de SBOM y registro de auditoría. 
• Conocimiento de infraestructura que cubra nodos con soporte de GPU, fallback solo de CPU, rendimiento de almacenamiento, aislamiento de red, patrones de proxy, entornos on-premise y zonas de aterrizaje dedicadas.