> Markdown version of [/jobs/ext/3074152-platform-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3074152-platform-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Platform Engineer - **Company:** Datadope - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Cloud Computing, Cloud Engineering, Databases, Computer Engineering, Continuous Integration, Linux, PostgreSQL, Machine Learning, MongoDB, NoSQL, Ansible, Prometheus, Azure Machine Learning, SQL Databases, Large Language Models, Grafana, Apache Spark, Generative AI, AWS Lambda, Backend, Cloudformation, Gitlab-ci, Kubernetes, Machine Learning Operations, Amazon Simple Queue Service (SQS), Terraform, Serverless Computing, Docker - **Published:** September 25, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/platform-engineer-en-madrid-ID-373630955 ## About the Role Lo que necesitas Formación: Ingeniería Informática, Software, Telecomunicaciones o experiencia equivalente.Inglés: Nivel técnico avanzado (B2/C1) tanto oral como escrito (trabajarás directamente con clientes y stakeholders internacionales ). Experiencia previa: 3+ años en roles de Platform Engineering, SRE o Senior Cloud Infra . Infraestructura y Plataforma: Dominio de IaC ( Terraform, Helm, Ansible ) e integración mediante herramientas GitOps ( ArgoCD, FluxCD o GitLab CI ). Sistemas y Contenedores: Conocimientos profundos de Linux, redes distribuídas, Docker y Kubernetes (EKS) . Ecosistema de Datos: Familiaridad con la infraestructura necesaria para bases de datos SQL y NoSQL ( PostgreSQL, TimescaleDB, MongoDB ) y pipelines de datos.Cultura Platform & Service Mindset: Enfoque proactivo para resolver problemas complejos de escalabilidad, disponibilidad y autonomía de los equipos de desarrollo.Si además tienes.... ¡Suma puntos extra! Serverless Architecture: Uso de AWS Lambda, SNS/SQS para la automatización de la plataforma.AI/ML Platform Engineering: Experiencia previa apoyando plataformas para MLOps (Airflow, MLflow, DVC, Spark) y métricas de rendimiento en producción.SRE Mindset: Dominio de conceptos de SLIs/SLOs/SLAs, error budgets y respuesta a incidentes en entornos de alto tráfico. ## Description Buscamos un/a Platform Engineer con mentalidad de producto, certificación o experiencia equivalente como AWS Solution Architect, y pasión por construir la infraestructura de autoservicio (Internal Developer Platform) que potencia nuestras capacidades de Datos, Observabilidad e IA.Tu objetivo no será solo desplegar o mantener sistemas, sino diseñar plataformas robustas, automatizadas y transparentes para que nuestros equipos de Data, Backend y Machine Learning puedan construir, desplegar y escalar sus modelos y agentes con total autonomía, seguridad y velocidad.Si te motiva reducir la carga cognitiva de los desarrolladores, abstraer la complejidad del cloud y llevar la infraestructura de Agentes IA, LLMs y Observabilidad al siguiente nivel, ¡te queremos en DataDope!¿Qué harás en DataDope?Internal Developer Platform (IDP): Diseñar y evolucionar la plataforma interna sobre AWS, facilitando plantillas, golden paths y componentes de autoservicio (Self-Service Infrastructure) para los equipos de desarrollo.Infraestructura como Código (IaC): Modularizar, automatizar y gestionar la infraestructura en AWS utilizando Terraform, CloudFormation, Helm y Ansible .Orquestación y Cómputo Cloud Native: Administrar y abstraer la plataforma de contenedores sobre Kubernetes ( EKS ), garantizando un entorno optimizado para microservicios, cargas de datos e inferencia de IA.Plataforma para Data & AI Delivery: Diseñar e integrar la infraestructura base para pipelines de CI/CD (GitOps) que aceleren el ciclo de vida de modelos de ML, agentes inteligentes y soluciones de observabilidad .Standard-based Observability Platform: Construir la base de datos de monitoreo, telemetría y trazabilidad distribuida sobre el estándar OpenTelemetry, integrando métricas y visualización ( Prometheus, Grafana, ELK/EFK ).Reliability, Security & Cost Optimization: Garantizar la resiliencia, alta disponibilidad, seguridad y la optimización del gasto en cloud (FinOps) de las plataformas a tu cargo.Developer Experience (DevEx): Colaborar mano a mano con los equipos de Data, ML y Backend para eliminar cuellos de botella en el despliegue de soluciones a producción.¡Suma extra!Diseñar la plataforma base para orquestar y ejecutar arquitecturas híbridas de IA Generativa y Agentes basados en LLMs ( LangGraph, LangChain, CrewAI ).Lo que necesitas Formación: Ingeniería Informática, Software, Telecomunicaciones o experiencia equivalente.Inglés: Nivel técnico avanzado (B2/C1) tanto oral como escrito (trabajarás directamente con clientes y stakeholders internacionales ).Experiencia previa: 3+ años en roles de Platform Engineering, SRE o Senior Cloud Infra .Infraestructura y Plataforma: Dominio de IaC ( Terraform, Helm, Ansible ) e integración mediante herramientas GitOps ( ArgoCD, FluxCD o GitLab CI ).Sistemas y Contenedores: Conocimientos profundos de Linux, redes distribuídas, Docker y Kubernetes (EKS) .Ecosistema de Datos: Familiaridad con la infraestructura necesaria para bases de datos SQL y NoSQL ( PostgreSQL, TimescaleDB, MongoDB ) y pipelines de datos.Cultura Platform & Service Mindset: Enfoque proactivo para resolver problemas complejos de escalabilidad, disponibilidad y autonomía de los equipos de desarrollo.Si además tienes....¡Suma puntos extra!Serverless Architecture: Uso de AWS Lambda, SNS/SQS para la automatización de la plataforma.AI/ML Platform Engineering: Experiencia previa apoyando plataformas para MLOps (Airflow, MLflow, DVC, Spark) y métricas de rendimiento en producción.SRE Mindset: Dominio de conceptos de SLIs/SLOs/SLAs, error budgets y respuesta a incidentes en entornos de alto tráfico.¿Por qué trabajar con nosotros?En DataDope no buscamos empleados, buscamos compañeros de viaje.Te ofrecemos:Proyectos de vanguardia: Trabaja en soluciones que están redefiniendo la observabilidad y la IA a escala.Modelo Híbrido Real: Flexibilidad con 2 días presenciales en la oficina de Madrid (martes y jueves) y trabajo en remoto el resto de la semana si resides en Madrid.Horario Flexible: Adaptado a tus picos de productividad.Tiempo libre: 25 días laborales de vacaciones + el día de tu cumpleaños libre.Jornadas intensivas: Reducida de 8h a 15h durante los meses de julio y agosto, y todos los viernes del año.Formación y Crecimiento: Acceso a certificaciones, cursos, clases de inglés y Mentoring interno con referentes técnicos de la industria.Salario competitivo y revisiones alineadas a tus metas.Cultura e integración: Afterworks, team-buildings de fin de semana y un ambiente transparente y sin jerarquías innecesarias.¡Si quieres ser la persona que construya la plataforma del futuro para la IA y la Observabilidad, queremos conocerte!#J-*****-Ljbffr ## Related Videos - [Docker network without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/1418-docker-network-without-docker) - [Leveraging Real time data in FSIs](https://www.wearedevelopers.com/videos/806-leveraging-real-time-data-in-fsis) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Shipping Faster with Less: Render on Cloud Hosting, AI Workloads, and the Future of DevOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/1894-shipping-faster-with-less-render-on-cloud-hosting-ai-workloads-and-the-future-of-devops) - [Docker exec without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/1094-docker-exec-without-docker) - [Docker build without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/100114-docker-build-without-docker) ## Related Articles - [Top-Paying Tech Jobs (with 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