Ingeniero de Soporte Técnico Sénior

• De 3 a 5 años en soporte técnico empresarial, ingeniería de soluciones o un rol técnico similar de cara al cliente en una empresa de SaaS o de plataformas de datos/IA
• Experiencia práctica con Kubernetes: ciclo de vida de pods, kubectl, RBAC, namespaces, volúmenes persistentes y resolución de problemas a nivel de clúster
• Sólido dominio de Linux y de la línea de comandos: análisis de logs, gestión de procesos, navegación por el sistema de archivos y scripting en shell
• Familiaridad con flujos de trabajo de ML basados en Python: Jupyter, gestión de paquetes, entrenamiento y servicio de modelos (serving)
• Experiencia con plataformas en la nube (AWS, GCP o Azure) y entornos de aplicaciones contenedorizadas
• Resolución de problemas metódica: eres capaz de formular una hipótesis, ponerla a prueba y adaptarte cuando los logs no coinciden con tu teoría
• Comunicador escrito claro: las actualizaciones de tus casos y los artículos de la base de conocimientos no requieren de un seguimiento adicional para ser comprendidos
• Capacidad para gestionar múltiples casos abiertos y urgentes sin perder el hilo de ninguno de ellos
• Capacidad para trabajar bien de forma asíncrona entre distintas zonas horarias en un equipo remoto y distribuido globalmente
• Licenciatura en informática, ingeniería o un campo técnico relacionado (o experiencia equivalente)

Como Technical Support Engineer, serás el puente entre nuestros clientes y nuestra organización de Ingeniería. Te encargarás de los casos de soporte técnico de principio a fin, realizando el triaje de problemas en la infraestructura de Kubernetes, los componentes de la plataforma de ML, la autenticación, la conectividad de datos y el despliegue de modelos, asegurando que cada cliente reciba una resolución clara y oportuna. También contribuirás a la base de conocimientos que ayuda a todo el equipo a escalar.

• Gestionar casos de soporte para clientes empresariales en todos los niveles de severidad, desde el triaje inicial hasta la resolución, con una comunicación clara y expectativas precisas en todo momento
• Diagnosticar y resolver problemas de infraestructura en la nube y Kubernetes: fallos de pods, límites de recursos, volúmenes persistentes, RBAC, ingress y diagnósticos a nivel de clúster
• Solucionar problemas de la plataforma de ML, incluyendo fallos en espacios de trabajo y trabajos (jobs), errores de construcción de entornos, problemas de despliegue de modelos y fallos en conectores de datos
• Registrar informes de errores (bugs) y solicitudes de mejora detallados y accionables en Jira, y actuar como defensor del cliente ante los equipos de Producto e Ingeniería
• Redactar y revisar artículos de la base de conocimientos, guías de uso y documentos de resolución de problemas, construyendo la capa de referencia que ayuda a clientes y compañeros a resolver problemas más rápido
• Realizar el traspaso de casos de forma limpia mediante un modelo "follow-the-sun" entre AMER, EMEA y APAC, garantizando la continuidad para las cuentas empresariales globales
• Realizar sesiones de resolución de problemas en vivo con clientes mediante videollamadas y participar en la rotación de guardia de fines de semana en EMEA según el calendario del equipo