En Ricoh creemos que las personas dan lo mejor de sí cuando se sienten valoradas y apoyadas. Creamo entornos de trabajo inclusivos donde puedes crecer, contribuir y generar un impacto positivo, al tiempo que ayudamos a construir un futuro más sostenible.
Nuestro propósito se centra en comprender y mejorar la forma en que las personas trabajan. Al poner el foco en las experiencias reales de trabajo, ayudamos a cada persona a desarrollar sus habilidades, alcanzar su potencial y realizar un trabajo que realmente tenga sentido.
Si buscas un lugar donde tu voz sea escuchada, tu desarrollo esté respaldado y tu trabajo tenga un impacto real, en Ricoh te sentirás como en casa.
Ahora tienes la ocasión de contribuir a una línea estratégica en crecimiento, construyendo las plataformas tecnológicas que permitirán a nuestros clientes ejecutar soluciones de IA en sus propios entornos.
¿Qué harás en tu día a día?
Como Senior OpenShift & Kubernetes Architect (AI Infrastructure) diseñarás e implantarás plataformas de IA privadas en entornos on-premise e híbridos,



acompañando los proyectos desde la definición técnica hasta su puesta en producción.
Tus principales responsabilidades serán: Diseñar e implantar arquitecturas Kubernetes y Red Hat OpenShift para cargas de trabajo de IA.
Configurar e integrar infraestructura GPU NVIDIA y plataformas de inferencia.
Trabajar sobre entornos Linux y componentes de infraestructura como VMware, networking, almacenamiento y seguridad.
Automatizar despliegues mediante Ansible, Terraform, GitOps, Helm o herramientas equivalentes.
Participar en la instalación, configuración, puesta en producción y troubleshooting de las plataformas.
Acompañar técnicamente al cliente durante la implantación y transferencia de conocimiento.
¿Qué puedes aportar a nuestro equipo?
Buscamos un perfil senior, hands-on y con experiencia demostrable llevando arquitecturas de solución hasta su implantación en producción.
Experiencia diseñando e implantando plataformas Kube

📌 Senior OpenShift (Madrid)
🏢 Ricoh España
📍 Madrid