AIOps Engineer

Job Description:
Responsabilidades principales
1. Observabilidad de negocio, aplicaciones y procesos

- Diseñar e implementar la estrategia de observabilidad full-stack: infraestructura, aplicaciones, experiencia de usuario y métricas de negocio.

- Instrumentar servicios con métricas, logs, trazas distribuidas y eventos; promover estándares abiertos (OpenTelemetry).

- Definir y mantener SLIs, SLOs y error budgets junto con los dueños de servicio.

- Construir dashboards por audiencia (técnica, operativa y de negocio) y eliminar alertas de bajo valor.
2. Análisis predictivo de incidentes futuros (AIOps)

- Implementar detección de anomalías, correlación y agrupación de eventos para reducir ruido y fatiga de alertas.

- Aplicar modelos de IA/ML y asistentes generativos para análisis de causa raíz, predicción de degradaciones y recomendación de acciones.

- Desarrollar y mantener casos de uso de IA sobre datos de telemetría, cambios e incidentes históricos.

- Generar documentación técnica y de conocimiento asistida por IA, manteniéndola vigente y verificada.
3. Integración con procesos ITIL / CMDB

- Integrar la plataforma de observabilidad con la herramienta de ITSM para creación, enriquecimiento y cierre automático de incidentes y cambios.

- Mantener la correlación entre alertas, servicios de negocio y elementos de configuración (CIs) de la CMDB.

- Asegurar trazabilidad extremo a extremo entre evento, incidente, cambio y remediación.
4. Reportes automatizados e integrados

- Automatizar la generación y distribución de reportes de disponibilidad, cumplimiento de SLA/SLO, MTTD/MTTR y postmortems.

- Construir métricas de eficiencia operativa que evidencien el retorno de las iniciativas de automatización.
5. Remediación automática

- Diseñar, desarrollar y operar runbooks automatizados y flujos de auto-remediación disparados por eventos.

- Codificar infraestructura y configuración (IaC / configuration management) y gestionarla bajo control de versiones.

- Automatizar tareas recurrentes de operación, incluido el ciclo de parchado de servidores y actualizaciones programadas.

- Medir cobertura de automatización y reducción sostenida de intervención manual
6. Monitoreo automatizado 7x24 con autoescalamiento

- Operar el monitoreo continuo de plataformas críticas y sus políticas de escalamiento automático.

- Configurar flujos de on-call, rotaciones, políticas de guardia y notificaciones móviles.

- Integrar alertas con herramientas de colaboración para respuesta coordinada en tiempo real.

- Participar en la mejora continua del proceso de gestión de incidentes y en postmortems sin culpa.
7. Panel unificado

- Consolidar en una vista única la información proveniente de múltiples fuentes de monitoreo, ITSM y automatización.

- Estandarizar taxonomías, etiquetado y modelo de datos para garantizar consistencia entre herramientas.
8. Puerta de enlace para modelos multinube e híbridos

- Extender la observabilidad y la automatización a entornos multinube e híbridos, con criterios homogéneos de instrumentación y control de costos.

- Asegurar conectividad, recolección y normalización de telemetría entre nube pública, nube privada y on-premise.

Stack tecnológico
DominioTecnologías
Observabilidad full-stack: Dynatrace, Grafana, Zabbix, Elasticsearch / Elastic Stack, OpenTelemetry
AIOps e IA aplicada: Gemini, Claude, OpenAI / ChatGPT y copilotos de IA; detección de anomalías, correlación de eventos, análisis predictivo
Automatización y orquestación Ansible, Ansible AWX, Terraform, Puppet, n8n
ITSM / ITIL / CMDB: BMC Helix (gestión de incidentes, cambios, CMDB, reportería)
Release management: Git, GitHub, flujos GitOps y CI/CD
Nube e infraestructura: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Oracle Cloud; entornos híbridos y on-premise
Contenedores y plataforma: Kubernetes, Docker (deseable)
Lenguajes y scripting: Python, Bash, PowerShell; consultas tipo PromQL / SPL / KQL

Requisitos
Obligatorios

- 5+ años de experiencia en operaciones de TI, SRE, ingeniería de plataforma o monitoreo, con al menos 3 años en observabilidad o AIOps.

- Experiencia comprobable implementando y administrando al menos dos plataformas de observabilidad (Dynatrace, Grafana, Zabbix, Elastic, Splunk o equivalentes).

- Dominio de automatización con Ansible y/o Terraform, incluyendo desarrollo de playbooks, módulos y runbooks automatizados.

- Experiencia integrando plataformas de monitoreo con herramientas ITSM y CMDB (BMC Helix, ServiceNow o similares).

- Sólido conocimiento de sistemas operativos Linux y Windows, redes, y arquitecturas de aplicaciones distribuidas.

- Experiencia operando cargas en al menos un proveedor de nube pública y en entornos híbridos.

- Programación y scripting (Python, Bash o PowerShell) con uso de Git y control de versiones.

- Conocimiento de prácticas SRE: SLIs/SLOs, error budgets, gestión de incidentes y postmortems.
Deseables

- Experiencia aplicando modelos de IA/ML o asistentes generativos a casos de uso operativos.

- Certificaciones en nube (AWS/Azure/GCP), Kubernetes (CKA), ITIL v4 o en plataformas de observabilidad.

- Experiencia con Kubernetes, OpenTelemetry y arquitecturas de microservicios.

- Conocimiento de FinOps y optimización de costos de telemetría y nube.

- Inglés técnico intermedio-avanzado.
Competencias

- Pensamiento sistémico y orientación a la causa raíz, no al síntoma.

- Automatización por defecto: aversión al trabajo manual repetible.

- Comunicación efectiva con audiencias técnicas y de negocio.

- Autonomía y capacidad de influir técnicamente sin autoridad formal.

- Rigor en documentación y transferencia de conocimiento.

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