Antonio Bri Pérez

Aptitudes

• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure
• Kubernetes
• Liderazgo de equipos
• Inteligencia artificial

Cloud e IaC

AWS · Azure · Terraform

Contenedores

Docker · Kubernetes (EKS)

CI/CD

GitHub Actions · SonarQube · Fortify · Nexus

Automatización

Ansible · Python (Boto3) · Bash

Observabilidad

Dynatrace

Sistemas y seguridad

RHEL · Windows Server · Hardening

Experiencia

1. 2023 – Actualidad

   Lead AI DevOps Engineer

   UST España

   Migración, despliegue y seguridad de proyectos cloud para uno de los principales bancos de España, alineando las herramientas con la estrategia global del grupo.

   • Coordino proyectos de datos e IA en AWS y Azure y aprovisiono con Terraform su infraestructura (RDS, Redshift, DynamoDB, Glue, Lambda), incluidos servicios críticos expuestos a internet.
   • Referente técnico y mentor de un equipo DevOps de 8-9 ingenieros, e interlocutor único entre el equipo y varias entidades del cliente.
   • Decido el go/no-go de cada paso a producción, tras validar que cumple los requisitos y las políticas de seguridad del grupo.
   • Pipelines de CI/CD con GitHub Actions, SonarQube, Fortify y Nexus, y bastionado en AWS, RHEL y Windows Server.
   • Participo en la selección de nuevos ingenieros junto al banco.
2. 2024 – 2026

   Profesor asociado

   UNIR — Universidad Internacional de La Rioja

   Computación en la nube e IA en el Máster en Inteligencia Artificial y el Grado en Ciencia de Datos.

   • Herramientas para la Computación en la Nube Dirigida a la IA (Máster en IA), impartida tres veces; colaboré en sus contenidos y en la adaptación del plan formativo.
   • Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento (Grado en Ciencia de Datos), impartida dos veces.
   • 12 trabajos de fin de máster y 2 de fin de grado dirigidos.
   • 8,9/10 en las encuestas oficiales de los alumnos, por encima de la media del programa.
3. 2021 – 2023

   MLOps Engineer

   FacePhi Biometría

   MLOps en el área de I+D de una empresa de biometría: modelos de IA en producción y la infraestructura que los entrena.

   • Despliegue en AWS EKS, con Terraform y CI/CD, de modelos de IA que verifican la autenticidad de documentos de identidad.
   • Planificación, previsión y aprovisionamiento de la infraestructura de I+D, en AWS (EC2, S3) y on-premise; ayudé a definir cómo se trabaja en el CPD de GPU Nvidia HGX, con Docker y Bash.
   • Automatización de la gestión de la infraestructura en AWS con Python (Boto3) y Ansible.
   • Diseño de la arquitectura que lleva automáticamente datos no estructurados, sobre todo imágenes, a las capas productivas para entrenar modelos de IA.
4. 2021

   Investigador colaborador

   Universidad de Alicante

   Deep learning para predecir fallos en CPUs sometidas a radiación ionizante.

Formación

1. 2022 – 2024

   Máster Universitario en DevOps

   UNIR — Universidad Internacional de La Rioja

   Automatización del ciclo de vida del software, infraestructura como código, estrategias de migración a la nube y CI/CD.

2. 2017 – 2022

   Grado en Ingeniería Informática

   Universidad de Alicante

   Trabajo de fin de grado: eliminar el ruido de señales espectroscópicas con deep learning.