Perfil buscado (Hombre/Mujer)

Buscamos un/a Ingeniero/a DevOps que se incorpore al equipo para impulsar la automatización, la fiabilidad y la seguridad de nuestras plataformas tecnológicas. La persona seleccionada será responsable de la automatización de procesos CI/CD con Jenkins, asegurando la creación, mantenimiento y mejora continua de los pipelines que soportan el ciclo de vida del software.Tendrá un rol fundamental en la gestión de contenedores y orquestación, administrando clústeres Kubernetes y aplicando prácticas GitOps para lograr despliegues repetibles, auditables y consistentes. Asimismo, participará activamente en la construcción y mantenimiento de infraestructura mediante Terraform y Ansible, promoviendo un enfoque de Infraestructura como Código (IaC) sobre entornos físicos y virtuales.

Otra parte esencial del puesto será la monitorización y observabilidad: configuración de herramientas de monitorización, dashboards,



soluciones de trazabilidad y análisis de logs para garantizar un ecosistema robusto y con visibilidad completa del rendimiento de servicios y aplicaciones.En materia de seguridad, este rol integrará controles y herramientas de escaneo en los pipelines CI/CD, gestionará secretos y credenciales de forma segura, administrará sistemas de control de accesos y colaborará en la configuración de soluciones de gestión de identidades, reforzando así la seguridad de toda la cadena DevOps.Por último, será responsable de la automatización y scripting, creando y manteniendo scripts en Bash y/o Python para reducir tareas manuales, mejorar la eficiencia operativa y optimizar procesos internos.
• Liderar iniciativas DevOps clave en un entorno tecnológico avanzado.
• ¿Quieres que tu trabajo se vea reflejado?

Requisitos:

• Dominio avanzado de implantación y gestión de Kubernetes on-premise y Cloud.
• Dominio avanzado de implementación de CI/CD con Jenkins.
• Dominio de Linux/Unix y scripting en Bash o Python.
• Dominio de Kubernetes RBAC o herramientas similar

📌 Devops (Madrid)
🏢 Michael Page
📍 Madrid