Brasil
Pavago
Bain & Company
Staff Engineer I, DevOps y Aseguramiento
Brasil
Warsaw, Masovian Voivodeship, Poland · São Paulo, Brazil
AWSKubernetesGo
Traducción automática. Consulta el original.
DESCRIPCIÓN Y REQUISITOS
QUÉ NOS HACE UN GRAN LUGAR PARA TRABAJAR
Nos enorgullece ser reconocidos constantemente como uno de los mejores lugares para trabajar del mundo, defensores de la diversidad y un modelo de responsabilidad social. Actualmente ocupamos el primer puesto como firma de consultoría en la lista de los Mejores Lugares para Trabajar de Glassdoor y hemos mantenido un lugar entre los cuatro primeros desde nuestra fundación en 2009. Los equipos extraordinarios son el corazón de nuestra estrategia empresarial, pero esto no sucede por casualidad. Requieren un enfoque intencional para reunir una amplia gama de antecedentes, culturas, experiencias, perspectivas y habilidades en un entorno de trabajo inclusivo y de apoyo. Contratamos personas con talento excepcional y creamos un entorno en el que cada individuo puede prosperar profesional y personalmente.
CON QUIÉN TRABAJARÁS
Formarás parte de un equipo que construye el conjunto integrado de herramientas de toma de decisiones agénticas de Bain, que proporciona a las grandes organizaciones inteligencia permanente sobre sus decisiones de crecimiento más importantes. El puesto se sitúa en una intersección que pocas organizaciones pueden ofrecer: la profundidad analítica y el acceso a clientes de una consultora de primer nivel, la ambición técnica de una empresa de productos y el trabajo de ingeniería en la frontera de la IA aplicada.
Trabajarás dentro del equipo de producto permanente de Bain, creando software que ayuda a las empresas más grandes del mundo a responder a las preguntas que impulsan su negocio: dónde invertir, dónde enfocarse y cómo ganar. El impacto de lo que construyes es directo e inmediato, y la plataforma aumenta su valor con cada lanzamiento.
La plataforma tiene dos capas que trabajan juntas: un núcleo agéntico y un conjunto de módulos de decisión, cada uno de los cuales resuelve un problema comercial distinto. El ciclo de vida de construcción está conectado con el mundo real: a medida que los equipos de caso trabajan junto a los clientes en todas las industrias y geografías, esa retroalimentación fluye directamente de vuelta a la ingeniería y al producto. Cada compromiso con el cliente hace que la plataforma sea más inteligente, más amplia y más resistente.
Esta es una startup dentro de una empresa establecida. Obtienes una verdadera propiedad en etapa inicial y una influencia real sobre la arquitectura y la dirección del producto, respaldada por la escala global, las relaciones con los clientes y el compromiso de liderazgo de Bain; el ritmo de una startup con la trayectoria de una firma global.
Buscamos ingenieros de DevOps que vean cómo hacer que la plataforma sea más fiable y resistente y que aporten ese instinto a cada sprint sin que se les pida, y que se sientan cómodos con problemas que no tienen una respuesta conocida. El trabajo implica infraestructura nativa de la nube, CI/CD para una plataforma multiservicio y problemas de observabilidad sin una respuesta estándar. La experiencia en el soporte de sistemas agénticos es importante: cómo se despliegan y monitorizan los servicios de backend de IA y los flujos de trabajo agénticos, los pipelines de evaluación y las demandas operativas de las cargas de trabajo de LLM en producción. Esto es IA aplicada en producción, a escala, con usuarios reales que dependen de lo que construyes. El campo avanza rápidamente y el equipo está diseñado para moverse con él, por lo que la voluntad de seguir aprendiendo cuenta tanto como lo que ya sabes.
DÓNDE ENCAJARÁS DENTRO DEL EQUIPO
El ingeniero Senior de DevOps es dueño de la infraestructura en la nube, los pipelines de despliegue y la observabilidad de la plataforma para toda la plataforma Growth AI Performance System: la base sobre la que se ejecutan todos los servicios de IA, interfaces de producto, pipelines de datos y flujos de trabajo agénticos. Este es un puesto de ingeniería de plataforma práctico: diseñarás, aprovisionarás y operarás la infraestructura de la que dependen los despliegues reales de los clientes, y serás dueño de los procesos de CI/CD y de ingeniería de versiones que permiten al equipo de ingeniería realizar envíos de forma fiable, segura y a buen ritmo.
El DevOps para una plataforma de IA tiene requisitos que van más allá de la infraestructura de software convencional. Construirás herramientas de observabilidad para la ejecución agéntica, rastreando flujos de trabajo de agentes de varios pasos, monitorizando la latencia y el coste de API de LLM, y detectando los tipos de fallos que solo se vuelven visibles cuando los agentes interactúan con datos reales de clientes en producción. Esta es un área de vanguardia de la ingeniería de plataformas, y se espera que este puesto la desarrolle y la lidere.
Trabajarás en estrecha colaboración con el ingeniero de seguridad en el endurecimiento de la infraestructura, IAM, gestión de secretos y los controles de seguridad integrados en el pipeline de CI/CD. Trabajarás con el equipo de ingeniería de IA en cómo se despliegan, escalan y monitorizan los servicios de IA. Y serás dueño del entorno de desarrollo local y de la documentación de despliegue que mantiene productivo a un equipo de ingeniería distribuido globalmente.
Este puesto tiene su base en Varsovia o São Paulo, trabajando como parte de un equipo de plataforma distribuido globalmente. Mentorizarás al ingeniero de DevOps g6, proporcionando dirección técnica sin responsabilidad formal de gestión de personas, establecerás estándares de ingeniería de plataforma y serás la voz técnica senior en las decisiones de arquitectura de infraestructura.
QUÉ HARÁS
DISEÑO Y APROVISIONAMIENTO DE INFRAESTRUCTURA
- Diseñar, aprovisionar y gestionar infraestructura distribuida basada en la nube para la plataforma Growth AI Performance System a través de Azure o AWS (incluyendo computación, redes, almacenamiento, bases de datos gestionadas, orquestación de contenedores y gestión de API), aplicando prácticas de infraestructura como código en todo momento
- Mantener la paridad total del entorno entre desarrollo, staging y producción; asegurar que la infraestructura en la que desarrollan los ingenieros sea la infraestructura en la que se ejecutan los despliegues de los clientes, y que las promociones entre entornos sean automatizadas, auditables y fiables
- Diseñar infraestructura para los requisitos específicos de los servicios de la plataforma de IA: demanda de computación variable y con picos para llamadas de API de LLM, requisitos de baja latencia para pasos de flujo de trabajo agéntico, y los patrones de almacenamiento y recuperación de cargas de trabajo de grafos de conocimiento y bases de datos vectoriales
- Trabajar con el ingeniero de seguridad para asegurar que la infraestructura esté endurecida contra el modelo de amenazas relevante para una plataforma de IA que sirve datos de clientes empresariales: segmentación de red, IAM, gestión de secretos y controles de seguridad integrados en la infraestructura como código
- Mantenerse al día con las herramientas de infraestructura en la nube y los patrones de infraestructura de IA; evaluar y adoptar nuevas capacidades de plataforma que mejoren la fiabilidad, reduzcan costes o permitan la velocidad del equipo de ingeniería
CI/CD E INGENIERÍA DE LANZAMIENTOS
- Construir y optimizar pipelines de CI/CD para todos los servicios de la plataforma Growth AI Performance System (servicios de backend de IA, aplicaciones de frontend, pipelines de datos y cambios de infraestructura), integrando pruebas automatizadas, escaneo de seguridad y puertas de calidad que hagan que el despliegue sea seguro y rápido
- Ser dueño de la ingeniería de lanzamientos y la secuenciación de despliegues en toda la plataforma: coordinar lanzamientos entre servicios con dependencias, gestionar procedimientos de reversión y asegurar que los lanzamientos de la plataforma y los módulos de producto permanezcan alineados en producción y en entornos orientados al cliente
- Construir y mantener infraestructura como código para todos los entornos de plataforma utilizando herramientas modernas de IaC; asegurar que los cambios de infraestructura estén versionados, revisados y desplegados a través de la misma disciplina de pipeline que el código de la aplicación
- Mantener el entorno de desarrollo local y las herramientas para desarrolladores: documentación de incorporación, configuración de servicios locales y la infraestructura de experiencia del desarrollador que mantiene productivo a un equipo de ingeniería distribuido globalmente sin fricciones de infraestructura
OBSERVABILIDAD Y MONITORIZACIÓN DE LA PLATAFORMA DE IA
- Implementar observabilidad en todos los servicios de la plataforma: registro estructurado, métricas, rastreo distribuido y alertas que den al equipo de ingeniería visibilidad sobre la salud del servicio, la latencia de API, la fiabilidad del pipeline y el comportamiento de ejecución agéntica
- Construir herramientas de observabilidad especializadas para cargas de trabajo de IA agéntica: rastreo de ejecución de agentes de varios pasos, monitorización del uso y coste de API de LLM, detección de fallos en el paso de contexto y detección de los tipos de fallos del sistema agéntico que la monitorización convencional no captura
- Monitorizar el rendimiento de la plataforma de forma proactiva: identificar la degradación antes de que afecte a los despliegues de clientes en vivo, diagnosticar las causas raíz en los servicios distribuidos e impulsar las mejoras de ingeniería que las resuelvan
- Definir y mantener SLOs y umbrales de alerta para todos los servicios de la plataforma; liderar la respuesta a incidentes para fallos de infraestructura y plataforma y realizar revisiones estructuradas post-incidente que mejoren la fiabilidad de la plataforma con el tiempo
SOBRE TI
TÉCNICO
- Sólida experiencia en ingeniería de infraestructura en la nube a través de Azure o AWS: computación, redes, almacenamiento, bases de datos gestionadas, orquestación de contenedores y gestión de API a escala de producción
- Profunda competencia con herramientas de infraestructura como código; experiencia en el aprovisionamiento y gestión de infraestructura en la nube compleja y multi-entorno a través de código en lugar de configuración manual
- Sólida experiencia en ingeniería de CI/CD: construcción y operación de pipelines de despliegue para plataformas multiservicio, incluyendo servicios de backend de IA, aplicaciones de frontend y pipelines de datos
- Experiencia de nivel profesional en Kubernetes: despliegue, operación y resolución de problemas de cargas de trabajo en contenedores en entornos de producción con requisitos reales de latencia y fiabilidad
- Experiencia en la construcción de observabilidad para sistemas distribuidos: registro estructurado, métricas, rastreo distribuido y alertas utilizando plataformas de observabilidad modernas; creciente experiencia en observabilidad de IA y sistemas agénticos
- Experiencia con MLOps y patrones de infraestructura de IA: cómo se despliegan, escalan y monitorizan los servicios de API de LLM; familiaridad con los requisitos de infraestructura de bases de datos vectoriales, cargas de trabajo de grafos de conocimiento y ejecución agéntica
- Comprensión de los requisitos de seguridad y cumplimiento para plataformas nativas de la nube que sirven datos de clientes empresariales: IAM, gestión de secretos, seguridad de red y las prácticas de DevSecOps que integran la seguridad en el pipeline de despliegue
- Competencia en administración y scripting de Linux para la automatización de infraestructura; uso disciplinado del control de versiones para bases de código de infraestructura
- Uso activo de herramientas asistidas por IA para acelerar el desarrollo de infraestructura, diagnosticar problemas más rápido y desarrollar experiencia en infraestructura de IA a medida que la plataforma escala
EXPERIENCIA
- 5 o más años en roles de DevOps, ingeniería de plataforma o ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE) con responsabilidad práctica sobre la infraestructura en la nube de producción
- Historial de ser dueño de CI/CD e infraestructura para una plataforma multiservicio de principio a fin, no solo contribuyendo a los pipelines, sino diseñándolos, construyéndolos y operándolos con requisitos de fiabilidad reales
- La experiencia con MLOps o infraestructura de plataforma de IA (apoyando servicios de LLM, sistemas agénticos o pipelines de ML en producción) es una gran ventaja
- Experiencia mentorizando a ingenieros junior y estableciendo estándares de ingeniería de plataforma dentro de un equipo
- Experiencia trabajando en entornos ágiles, multifuncionales de producto o adyacentes a la consultoría; sólidas habilidades de resolución de problemas y respuesta a incidentes
- Con base en o capaz de trabajar desde Varsovia o São Paulo cerca de una oficina de Bain
EDUCACIÓN
- Grado asociado / grado universitario en informática, ingeniería, matemáticas o un campo técnico relacionado; o una combinación equivalente de educación, formación y experiencia
INFORMACIÓN GENERAL
Título del puesto Staff Engineer I, DevOps y Aseguramiento
ID del puesto 111327
Áreas de trabajo Tecnología e Ingeniería
Tipo de empleo Permanente a tiempo completo
Ubicación(es) São Paulo, Varsovia
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