DevOps Engineer

Barcelona - DevOps - Full time

35.000€ - 40.000€
Última actualización: May 19, 2021

Sobre la posición

Tu función principal será de automatizar nuestra infraestructura tanto cloud como baremetal basada en Kubernetes. Mantener la conectividad y automatizar la entrega de aplicaciones de los equipos de software. 

Sobre ti 

Debes sentirte agusto trabajando en un entorno multi cloud y muy dinámico. Tener capacidad resolutiva y poder tomar decisiones. 

En cuanto a personalidad, buscamos a alguien que trabaje bien en un equipo, puede enseñar y aprender de otros, y mantener una comunicación fluida sobre las tareas que se están llevando a cabo.

Tareas

Tendrás que sentirte cómodo adaptándote, dando apoyo al resto del equipo y, definitivamente puede esperar:

  • Automatización de procesos para el despliegue de  software.
  • Monitorización de los sistemas.
  • Gestión de la seguridad, firewall y túneles IPSec.
  • Soporte a los equipos de desarrollo. 
  • Sentirse cómodo trabajando con contenedores
  • Gestionar nuestra infraestructura cloud basada en Kubernetes.
  • Conocimientos de bases de datos en alta disponibilidad. 

Qué buscamos:

  • 3 años trabajando con plataformas cloud, AWS, GCloud o Azure
  • Experiencia trabajando con CI/CD automatizando deploys.
  • Experiencia en túneles IPSec y routing. Strongswan
  • Tener conocimientos de Kubernetes  y contenedores.
  • Conocer herramientas de monitorización / logging , Prometheus, Loki, Grafana ,etc..
  • Usar herramientas de gestion de codigo como  Github y Gitlab
  • Conocimientos de Terraform, Ansible 

Qué ofrecemos

  • Salario anual: 35.000€-40.000€.
  • Contrato indefinido a jornada completa.
  • Programa de participación en los beneficios de la empresa.
  • Horario flexible, con posibilidad de remoto.
  • Un equipo cálido, transparente y solidario, que mantiene el equilibro entre la vida laboral y la personal.
  • La mayoría de los días, almuerzo en nuestra terraza soleada. 

Acerca de IOMED

IOMED es una empresa tecnológica de nueva creación puntera en el campo de la extracción y el procesamiento masivo de datos médicos. Lo compone un equipo pequeño, unido, joven, dinámico y flexible, que, tras varios años de trabajo en conjunto, se caracteriza por su agilidad, disfrute del trabajo y compenetración. Acorde, buscamos candidatos con ganas de innovar, lanzar un proyecto relevante y crecer con él, siempre disfrutando cada día del trabajo en equipo y de los retos, que son muchos. Nuestro “dream team” está formado por estadísticos, bioinformáticos, gente del mundo de los negocios y la medicina. 

En IOMED los modelos que desarrolles analizarán cientos de millones de textos hospitalarios, ayudando a extraer variables que acelerarán la investigación clínica. 

Como empleador, ofrecemos igualdad de oportunidades. Todavía somos un equipo pequeño y estamos comprometidos a crecer de manera inclusiva. Queremos aumentar nuestro equipo con personas talentosas y dinámicas, independientemente de su raza, color, religión, nacionalidad, sexo, discapacidad física o edad. 

Lo que hacemos 

Hoy en día, alrededor del 50% de los ensayos clínicos se retrasan debido al reclutamiento de pacientes, ya que la recopilación de datos de pacientes se realiza de forma manual. Como resultado, la investigación clínica es altamente ineficiente tanto en tiempo como en costo, por lo que lleva años y miles de millones de dólares desarrollar un nuevo medicamento. 

Este problema podría resolverse a través de datos del mundo real, es decir, aquellos contenidos en las historias clínicas electrónicas (HCE). Pero desafortunadamente, hasta el 85% de los datos clínicos existentes no están estructurados, es decir, en texto plano. 

IOMED ha encontrado la solución a esta situación, haciendo posible aprovechar al máximo el valor de los datos clínicos del mundo real. Desarrollamos una herramienta que extrae los datos necesarios de los textos clínicos, lo que da como resultado una base de datos estructurada, estandarizada e interoperable que contiene la información clínica completa de los hospitales. 

De este modo, la información no reutilizable se transforma en datos disponibles para la Investigación clínica, lo que permite incrementar la cantidad de pacientes que cumplen con los criterios, así como reducir el tiempo total y el trabajo manual dedicado a esta tarea.