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

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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