Responsabilidades:

• Desarrollar y mantener APIs RESTful de alto rendimiento con Node.js.
• Garantizar escalabilidad y resiliencia, aplicando caché y optimizando consultas en PostgreSQL.
• Contenerizar y estandarizar servicios con Docker y Docker Compose.
• Operar servicios de GCP (Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage) para aprovisionamiento, despliegue y mantenimiento.
• Implementar pruebas (unitarias, de integración y E2E) garantizando calidad y estabilidad.
• Participar en revisiones de código y mejora continua de los procesos de CI/CD.
• Colaborar con producto y otros equipos de ingeniería.
• Velar por la calidad, el rendimiento y las buenas prácticas.

Requisitos:

• Experiencia comprobada con Node.js en el desarrollo de servicios y APIs RESTful.
• Conocimiento en Python para el desarrollo y mantenimiento de pequeños servicios.
• Dominio de bases de datos Postgres, con enfoque en el rendimiento.
• Dominio en administración, arquitectura y seguridad de servicios en Google Cloud Platform (GCP), con experiencia práctica en Cloud Run, Cloud SQL, especialmente PostgreSQL, y configuraciones avanzadas de red, incluyendo VPCs, Cloud NAT, Load Balancers y Firewalls.
• Experiencia avanzada en contenerización, con creación, optimización y gestión de imágenes Docker para garantizar despliegues rápidos, eficientes y consistentes.
• Experiencia con orquestación de contenedores usando Kubernetes (preferiblemente GKE).
• Capacidad de aprovisionar, automatizar y versionar infraestructura como código (IaC), utilizando herramientas como Terraform.
• Experiencia en la construcción y mantenimiento de pipelines de integración y entrega continua (ej: GitHub Actions, GitLab CI, Cloud Build) enfocados en el despliegue automatizado de APIs (como Node.js) y aplicaciones frontend.
• Configuración de logs, métricas de rendimiento y alertas utilizando Google Cloud Operations Suite (Cloud Logging, Cloud Monitoring) para garantizar la salud y alta disponibilidad de las aplicaciones.
• Dominio en gestión de accesos y costos, con configuración de políticas de seguridad vía IAM, además de monitoreo y optimización de costos computacionales y de base de datos.
• Dominio del ciclo de vida de modelos en Vertex AI, incluyendo entrenamiento, versionado en Model Registry, despliegue en endpoints escalables y uso de Vertex AI Studio.
• Práctica en pruebas automatizadas y participación en revisiones de código/CI-CD.

Deseable:

• Estudios superiores completos en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Sistemas de Información o áreas afines.
• Arquitectura de microservicios y mensajería (Pub/Sub, Kafka).
• Monitoreo y observabilidad con Prometheus y Grafana.