Ingeniero de Software Sénior | Automatización de Kubernetes

• Diseñar y construir sistemas distribuidos que operen la infraestructura de Kubernetes de forma autónoma y a escala.

• Escribir servicios de Go para producción que interactúen con las APIs de AWS, GCP y Azure para la gestión de recursos en la nube en tiempo real.

• Responsabilizarse de las funcionalidades de principio a fin: desde el diseño hasta la implementación, las pruebas y el despliegue en producción (la mayoría de los proyectos se lanzan en 1-4 semanas).

• Depurar problemas complejos de producción en distintos proveedores de nube, clusters de Kubernetes y servicios distribuidos.

• Colaborar con el equipo de producto y otros equipos de ingeniería para resolver problemas que no tienen soluciones de libro de texto.

• Trabajar con datos de series temporales, APIs de proveedores de nube y componentes internos del plano de control de Kubernetes.

• Contribuir a la dirección del producto y al backlog: definir qué se construye a continuación, no solo cómo se construye.

• Participar en la rotación de guardia (on-call) para los equipos que lo requieran.

Un pod está en medio de una solicitud. El nodo en el que se está ejecutando está a punto de desaparecer: Spot está retirando la instancia, o el Autoscaler ha marcado el nodo como infrautilizado y lo ha señalado para su eliminación. El movimiento seguro es esperar. El movimiento rentable es actuar ahora. Cada equipo en este pipeline está diseñado para cerrar esa brecha: tomar la decisión agresiva y, aun así, garantizar que nada se rompa.

Esa garantía es la parte difícil. Decidir qué nodos eliminar, qué pods mover y qué volumen de almacenamiento redimensionar es un problema de optimización realmente complejo —varios de ellos son P=NP-hard en el caso general— y tiene que ejecutarse continuamente, en producción, más rápido de lo que un humano jamás intentaría hacerlo a mano. Si lo haces bien, los clusters funcionan a la mitad de coste. Si te equivocas una sola vez, habrás tumbado algo en producción.

Esta oferta cubre múltiples equipos que trabajan en diferentes piezas del mismo problema de automatización: algoritmos de colocación de nodos y aprovisionamiento, integraciones profundas con herramientas como Karpenter, ajuste de carga de trabajo (vertical y horizontal), movimiento de cargas de trabajo en ejecución entre nodos sin interrumpirlas, almacenamiento que se escala a sí mismo y optimización de la capacidad de GPU a través de nubes y regiones. Todo ello se ejecuta en tiempo real, en producción, sin intervención humana ajustando YAML.

Esta es una oportunidad específica por ubicación. Actualmente aceptamos solicitudes de candidatos que residan en los siguientes países europeos: Bulgaria, Croacia, Estonia, Grecia, Hungría, Letonia, Lituania, Polonia, Rumanía, Eslovaquia, Chipre, Malta, Finlandia, Suecia, Irlanda, Moldavia, Macedonia del Norte, Montenegro, Eslovenia y Ucrania.

• Sólidos fundamentos de ingeniería de software: diseñas abstracciones limpias, escribes código mantenible y puedes justificar tus decisiones de arquitectura, no solo hacer que algo funcione.

• Se prefiere encarecidamente la experiencia en producción con Go; los candidatos sin experiencia en Go deben demostrar sólidas habilidades de programación de sistemas en un lenguaje comparable.

• Comprensión de los componentes internos de Kubernetes: autoescalado y redes.

• Has liderado personalmente un proyecto complejo de principio a fin.

• Experiencia con agentes de codificación de IA y flujos de trabajo de desarrollo agénticos.

• Has utilizado herramientas de observabilidad en producción.

• Experiencia en prácticas de CI/CD y DevOps.

• Gran nivel de inglés, tanto verbal como escrito.

• Mentalidad de startup: adaptable, proactivo y cómodo con la ambigüedad.

  Se valorará:

• Experiencia práctica profunda con plataformas en la nube (AWS, GCP o Azure), incluyendo una comprensión real de cómo funcionan el cómputo, las redes y el almacenamiento internamente.

• Conocimiento profundo de los componentes internos de EKS, GKE o AKS.

• Experiencia con runtimes de contenedores: CRI-O, runc, containerd.

• Profundidad en almacenamiento en la nube: almacenamiento en bloque, CSI, gestión de volúmenes, componentes internos de sistemas de archivos.

• Experiencia en Linux de bajo nivel: componentes internos de procesos, redes a nivel de paquetes (NAT, iptables, conntrack, eBPF, SDN), sistemas de archivos, almacenamiento.

• Experiencia en programación de sistemas de bajo nivel en C o C++.

• Contribuciones a proyectos OSS de Kubernetes o nativos de la nube.

• Lenguajes de programación: Go

• Cloud & Orchestration: Kubernetes, AWS, GCP, Azure

• Infrastructure as Code: Terraform

• Bases de datos & Almacenamiento: PostgreSQL, Cloud Object Storage, ClickHouse

• Mensajería & APIs: GCP Pub/Sub, gRPC para comunicación interna, REST para APIs públicas

• Observabilidad: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo

• CI/CD & GitOps: GitLab/Github CI con ArgoCD y Kargo