Dev Ops / Data Ops Engineer

Somos BPT (Business Processes & Technologies), una fábrica de datos, analítica y aplicaciones potenciadas con IA. Desde 2014 transformamos organizaciones, articulando estratégicamente procesos, datos e inteligencia artificial para lograr agilidad, eficiencia y toma de decisiones precisa. Ofrecemos soluciones tecnológicas end to end, desarrolladas bajo nuestro marco de trabajo, para identificar las necesidades corporativas, acompañando la transformación de las organizaciones en dos verticales de negocio: Software & cloud: Procesos digitales cloud native a tu medida como ventaja competitiva. IA power apps: Procesos digitales a tu medida, potenciados con inteligencia artificial como ventaja competitiva Entregados bajo tres modelos de servicio: BPT Managed POD: BPT Gestiona el alcance, calidad y capacidad técnica de la solución, de acuerdo al Journey desarrollado con cada cliente. Customer Managed POD (Staff Augmentation): el cliente integra talento especializado BPT a su equipo y se encarga de su gestión, de acuerdo a la necesidad de cada negocio. Support and maintenance POD: BPT dispone un equipo con capacidad fija, para atención de incidentes, eventos y mejoras menores de acuerdo con la estimación de la capacidad y la gestión de incidentes y eventos. Buscamos un DevOps / DataOps Engineer Senior con sólida experiencia en la automatización y operación de pipelines de datos en entornos Azure, enfocado en garantizar despliegues confiables, escalables y controlados mediante prácticas de CI/CD, infraestructura como código y monitoreo continuo. Funciones • Diseñar e implementar pipelines CI/CD para soluciones de datos en Azure. • Automatizar procesos de despliegue, validación y rollback de plataformas de datos. • Implementar y mantener infraestructura como código para entornos productivos y no productivos. • Asegurar la calidad, estabilidad y trazabilidad de los despliegues. • Monitorear y optimizar el rendimiento de pipelines y servicios de datos. • Identificar oportunidades de mejora y automatización en el ciclo de vida de los datos. • Trabajar de forma colaborativa con equipos de datos y tecnología