Cloud Engineer / DevOps – GCP & API Management

Cloud Engineer / DevOps – GCP & API Management Modalidad: Presencial / Híbrida, de acuerdo con las necesidades del proyecto. Proyecto relacionado: Gobierno de servicios y APIs. Nivel: Mid / Senior. Misión del puesto Diseñar, administrar y optimizar infraestructura y servicios sobre Google Cloud Platform, asegurando que las aplicaciones y APIs puedan desplegarse de forma automatizada, segura, escalable y observable, mediante prácticas de DevOps, contenerización, Infrastructure as Code y API Management que garanticen la continuidad y evolución tecnológica de las soluciones. Objetivos principales 1. Garantizar la disponibilidad de la infraestructura Cloud Administrar y optimizar los recursos de Google Cloud Platform para asegurar la disponibilidad, estabilidad, seguridad y rendimiento de los servicios. 2. Construir plataformas de despliegue escalables Diseñar y mantener estrategias de contenerización utilizando Docker, Cloud Run y Google Kubernetes Engine (GKE), facilitando el despliegue eficiente de APIs y microservicios. 3. Automatizar el ciclo de despliegue Implementar y evolucionar pipelines de CI/CD que permitan construir, validar y desplegar soluciones de manera consistente y automatizada entre ambientes. 4. Fortalecer el gobierno y operación de APIs Gestionar la exposición, seguridad, versionamiento, monitoreo y consumo de APIs mediante plataformas de API Management, valorando especialmente experiencia con Apigee. 5. Automatizar la infraestructura Implementar prácticas de Infrastructure as Code que permitan aprovisionar y mantener ambientes reproducibles, controlados y escalables. 6. Garantizar observabilidad y continuidad operativa Establecer mecanismos de monitoreo, logging, trazabilidad y alertamiento que permitan anticipar incidentes, identificar causas raíz y mantener la salud de los servicios. 7. Fortalecer la seguridad Cloud Implementar buenas prácticas de identidad, accesos, secretos, networking y hardening que protejan la infraestructura, los servicios y la información. 8. Optimizar el consumo de recursos Promover prácticas FinOps para mejorar el aprovechamiento de la infraestructura, equilibrando desempeño, escalabilidad y costos de operación. Responsabilidades principales • Administrar, monitorear y optimizar infraestructura productiva en Google Cloud Platform. • Gestionar recursos de compute, networking, almacenamiento, IAM y servicios administrados. • Diseñar y mantener la contenerización de APIs y microservicios utilizando Docker. • Construir y optimizar imágenes y Dockerfiles bajo buenas prácticas de seguridad y eficiencia. • Desplegar y administrar servicios sobre Cloud Run. • Administrar clústeres de Google Kubernetes Engine (GKE). • Configurar deployments, services, ingress, ConfigMaps, secrets y políticas de recursos en Kubernetes. • Implementar estrategias de autoescalamiento mediante HPA. • Administrar manifiestos y Helm Charts. • Realizar troubleshooting de pods, nodos, redes y servicios contenerizados. • Diseñar e implementar pipelines de CI/CD. • Automatizar despliegues utilizando Cloud Build, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o herramientas equivalentes. • Implementar infraestructura mediante Terraform y prácticas de Infrastructure as Code. • Gestionar registries mediante Artifact Registry / Container Registry. • Configurar métricas, logs, trazas y alertas mediante Cloud Monitoring y Cloud Logging. • Implementar prácticas de observabilidad utilizando Prometheus y Grafana cuando el proyecto lo requiera. • Administrar identidades, permisos, secretos y políticas de seguridad. • Implementar y mantener configuraciones de VPC y networking. • Gestionar servicios como Cloud Storage, Cloud SQL, Pub/Sub y Secret Manager. • Automatizar actividades operativas mediante Bash y/o Python. • Aplicar prácticas de optimización de recursos y costos Cloud. • Colaborar con Arquitectura y Desarrollo para garantizar soluciones escalables, resilientes y desplegables de forma continua. • Documentar arquitecturas, configuraciones, procedimientos operativos y runbooks. Perfil ideal Buscamos un(a) Cloud Engineer / DevOps con experiencia práctica administrando ambientes productivos sobre Google Cloud Platform y una fuerte orientación hacia la automatización, contenerización y confiabilidad de los servicios. El perfil ideal combina conocimiento profundo de infraestructura Cloud con una mentalidad orientada a ingeniería: una persona capaz de automatizar aquello que pueda automatizarse, identificar riesgos antes de que se conviertan en incidentes y colaborar directamente con desarrolladores y arquitectos para construir soluciones que sean fáciles de desplegar, observar, escalar y mantener. Para este proyecto será especialmente valiosa la experiencia en API Management y Apigee, aunque no buscamos un Arquitecto Apigee: el centro de esta posición sigue siendo GCP, Cloud Engineering y DevOps. Requisitos Formación • Ingeniería en Sistemas Computacionales. • Ingeniería en Software. • Ingeniería en Computación. • Tecnologías de la Información. • Ciencias de la Computación. • Ingeniería en Telecomunicaciones. • O carreras afines. Experiencia • 3 a 5+ años de experiencia como Cloud Engineer, DevOps Engineer, SRE, Platform Engineer o en administración de infraestructura Cloud. • Experiencia comprobable administrando Google Cloud Platform en ambientes productivos. • Experiencia implementando y administrando aplicaciones contenerizadas. • Experiencia trabajando con Kubernetes en ambientes productivos. • Experiencia implementando procesos de CI/CD. • Experiencia automatizando infraestructura y procesos operativos. • Experiencia colaborando directamente con equipos de desarrollo y arquitectura. • Deseable experiencia en proyectos relacionados con gobierno, integración o administración de APIs. • Deseable experiencia trabajando con Apigee. Conocimientos técnicosGoogle Cloud Platform • Google Cloud Platform (GCP). • IAM. • VPC y Networking. • Cloud Run. • Google Kubernetes Engine (GKE). • Cloud Storage. • Cloud SQL. • Pub/Sub. • Secret Manager. • Cloud Build. • Artifact Registry / Container Registry. • Cloud Monitoring. • Cloud Logging. Contenedores y Kubernetes • Docker. • Dockerfiles. • Construcción y optimización de imágenes. • Kubernetes. • GKE. • Deployments. • Services. • Ingress. • ConfigMaps. • Secrets. • Horizontal Pod Autoscaler (HPA). • Helm / Helm Charts. • Troubleshooting de pods y nodos. • Hardening y buenas prácticas de seguridad. DevOps y automatización • CI/CD. • Cloud Build. • GitHub Actions. • GitLab CI. • Jenkins o herramientas equivalentes. • Git. • Bash. • Python. • Automatización de despliegues y tareas operativas. Infrastructure as Code • Terraform. • Gestión de infraestructura reproducible y versionada. • Deployment Manager (deseable). API Management e integración • Arquitecturas basadas en APIs REST. • API Gateways. • Versionamiento de APIs. • OAuth 2.0. • JWT. • API Keys. • Patrones de integración. • Gestión de tráfico. • Rate Limiting. • Cuotas y políticas de consumo. • Apigee (deseable). • API Proxies y políticas de Apigee (deseable). • API Analytics (deseable). Observabilidad • Cloud Monitoring. • Cloud Logging. • Métricas, logs y trazas. • Alertamiento. • Prometheus (deseable). • Grafana (deseable). • Análisis y resolución de incidentes. Seguridad Cloud • Identity & Access Management. • Principio de mínimo privilegio. • Gestión de secretos. • Seguridad de redes. • Hardening de infraestructura y contenedores. • Buenas prácticas de seguridad Cloud. FinOps • Dimensionamiento de recursos. • Estrategias de autoescalamiento. • Identificación de recursos subutilizados. • Optimización de consumo y costos de infraestructura. Competencias • Pensamiento analítico. • Resolución de problemas. • Mentalidad de automatización. • Ownership. • Autonomía. • Orientación a la estabilidad y disponibilidad. • Atención al detalle. • Pensamiento preventivo. • Comunicación efectiva. • Trabajo colaborativo. • Organización. • Priorización. • Adaptabilidad. • Orientación a resultados. • Aprendizaje continuo. Conocimientos deseables • Apigee X / Hybrid. • Arquitecturas de microservicios. • Service Mesh. • Arquitecturas orientadas a eventos. • Seguridad de APIs. • SRE y definición de SLIs/SLOs. • Gestión de incidentes y análisis de causa raíz. • Experiencia en sectores regulados o ambientes empresariales de alta disponibilidad. • Certificaciones de Google Cloud relacionadas con Cloud Engineering, DevOps o arquitectura. Lo que valoramos especialmente en rocket code Buscamos personas que entiendan Cloud más allá de aprovisionar infraestructura. Valoramos perfiles que automaticen, cuestionen, optimicen y construyan plataformas que permitan a los equipos desarrollar y desplegar soluciones con mayor velocidad y confiabilidad. Esperamos un(a) Cloud Engineer / DevOps que disfrute trabajar cerca de Desarrollo y Arquitectura, que tenga curiosidad por comprender cómo funcionan las soluciones de extremo a extremo y que mantenga una mentalidad permanente de mejora continua. Para este proyecto, la experiencia con Apigee será un diferenciador importante, particularmente por su relación con el gobierno de servicios y APIs; sin embargo, priorizaremos una base sólida en GCP, Kubernetes, Cloud Run, automatización, CI/CD, observabilidad e Infrastructure as Code sobre una especialización exclusiva en API Management. Sueldo: $40,000.00 - $70,000.00 al mes Lugar de trabajo: remoto híbrido en Álvaro Obregón, Méx.