Cover Letter

My name is Sergio Barrientos. I'm a Linux and AI Infrastructure Engineer based in Madrid, and I'm writing to express my interest in the AI Deployment Engineer position at OpenAI in Madrid.

Currently I'm part of the infrastructure team at Deutsche Pfandbriefbank, a European bank regulated under BaFin and the ECB. We manage over 300 Red Hat Enterprise Linux servers across multiple datacenters, and my responsibilities cover the full server lifecycle — provisioning through Red Hat Satellite, large-scale patching coordination, ongoing RHEL 9 migrations, and general platform reliability. Working in a strictly regulated banking environment means every change is documented, reviewed, and fully auditable.

Improving operational efficiency through automation has been a consistent focus throughout my career. Using Ansible and Git I've built version-controlled infrastructure workflows that replaced unreliable manual processes with repeatable, peer-reviewed code. I also work regularly at the application layer — managing platforms such as Nginx, Apache, Tomcat, JBoss, and PostgreSQL — covering everything from reverse proxy configuration and SSL management to deployment troubleshooting and database tuning.

What makes me a strong fit for this role is that I sit at the intersection of production infrastructure and applied AI. I bring both the operational rigor and the hands-on AI prototyping experience the Solutions Architecture team needs:

GenAI solution design. I deliver Azure AI Foundry use cases for enterprise document extraction and internal process automation. I design production-ready architectures for LLM-based solutions — from prompt engineering and API integration to monitoring and scaling. I understand what it takes to take a model from prototype to production: data pipelines, latency constraints, cost considerations, and operational observability.

Infrastructure and AI compute. I've built and documented local-AI work including llamacpp-workbench, a remote llama.cpp control surface for GGUF models with runtime tuning, model management, and benchmark-backed RK3588 guidance. I've also managed GPU compute infrastructure — ROCm, AMD GPUs, KV-cache optimization, and edge inference on constrained hardware. I know what infrastructure looks like when it runs AI models at scale, and what breaks when it doesn't.

Cross-functional communication. I've been recognized by project PMs as the person who can translate complex infrastructure and AI decisions into terms that non-technical stakeholders understand — a skill that directly maps to the customer-facing nature of this role. I've worked across technical and business teams in regulated environments, presenting to executives, documenting for practitioners, and aligning both around shared goals.

Technical depth with operational mindset. I hold the RHCSA certification and am actively preparing for the RHCE. I'm comfortable with VMware vSphere, Active Directory and Kerberos integrations, ServiceNow workflows, and Azure cloud. More importantly, I approach AI from an operations perspective — choosing realistic runtimes, understanding hardware constraints, and turning experiments into maintainable, production-ready systems. I don't just build prototypes; I build systems that stay running.

Prior to pbb, I coordinated a 5-person technical team at Sopra Steria supporting a Norwegian financial client across mixed Linux and Windows environments, with all communication in English. That experience strengthened both my technical range and my ability to manage delivery alongside a team in a high-availability, SLA-driven environment.

OpenAI's mission — ensuring that general-purpose AI benefits all of humanity — resonates with how I've approached every AI project I've worked on. I believe the most important work in AI right now isn't just building bigger models; it's ensuring those models are deployed safely, efficiently, and at scale across real-world production environments. That's the work I want to do, and I believe the combination of my infrastructure expertise, AI prototyping experience, and customer-facing communication skills makes me a strong fit for the AI Deployment Engineer role.

I've included my portfolio at sergiiob.dev, which contains 40+ case studies demonstrating practical infrastructure, automation, and AI implementation work. I'd welcome the opportunity to discuss how my background aligns with the Technical Success team's needs.

Mi nombre es Sergio Barrientos. Soy Ingeniero de Infraestructura Linux y AI basado en Madrid, y les escribo para expresar mi interés en la posición de AI Deployment Engineer en OpenAI en Madrid.

Actualmente formo parte del equipo de infraestructura en Deutsche Pfandbriefbank, un banco europeo regulado por BaFin y el BCE. Gestionamos más de 300 servidores Red Hat Enterprise Linux repartidos en varios centros de datos, y mis responsabilidades abarcan todo el ciclo de vida del servidor — aprovisionamiento con Red Hat Satellite, coordinación de grandes oleadas de parcheo, migraciones continuas a RHEL 9 y fiabilidad general de la plataforma. Trabajar en un entorno bancario estrictamente regulado significa que cada cambio está documentado, revisado y completamente auditable.

Mejorar la eficiencia operativa a través de la automatización ha sido un objetivo constante en mi trabajo. Utilizando Ansible y Git he construido flujos de trabajo de infraestructura como código que sustituyeron procesos manuales poco fiables por procedimientos repetibles y sometidos a revisión entre pares. También trabajo habitualmente en la capa de aplicaciones gestionando plataformas como Nginx, Apache, Tomcat, JBoss y PostgreSQL, cubriendo desde la configuración de proxies inversos y gestión de certificados SSL hasta la resolución de problemas de despliegue y el ajuste de bases de datos.

Lo que me convierte en un buen fit para este rol es que me sitúo en la intersección entre infraestructura de producción y AI aplicada. Aporto tanto la rigurosidad operativa como la experiencia hands-on en prototipado AI que el equipo de Solutions Architecture necesita:

Diseño de soluciones GenAI. Entrego casos de uso con Azure AI Foundry para extracción documental y automatización de procesos internos. Diseño arquitecturas listas para producción para soluciones basadas en LLM — desde prompt engineering e integración API hasta monitoring y escalado. Entiendo lo que se necesita para llevar un modelo del prototipo a producción: pipelines de datos, latencia, costos, y observabilidad operativa.

Infraestructura y compute AI. He construido y documentado trabajo de IA local incluyendo llamacpp-workbench, una interfaz remota para llama.cpp y modelos GGUF con ajuste de runtime, gestión de modelos y guías sobre RK3588 respaldadas por benchmarks. También he gestionado infraestructura de compute con GPU — ROCm, GPUs AMD, optimización de KV-cache, e inference edge en hardware con restricciones. Sé cómo se ve la infraestructura cuando corre modelos AI a escala, y qué se rompe cuando no está bien configurada.

Comunicación cross-functional. He sido reconocido por PMs de proyecto como la persona que puede traducir decisiones técnicas complejas de infraestructura y AI a términos que stakeholders no técnicos entienden — una habilidad que se mapea directamente al carácter customer-facing de este rol. He trabajado entre equipos técnicos y de negocio en entornos regulados, presentando a ejecutivos, documentando para practitioners, y alineando ambos alrededor de objetivos compartidos.

Profundidad técnica con mentalidad operativa. Poseo la certificación RHCSA y estoy preparando activamente el RHCE. Me desenvuelvo con comodidad con VMware vSphere, integraciones con Active Directory y Kerberos, flujos de trabajo en ServiceNow, y cloud de Azure. Más importante aún, enfoco la IA desde una perspectiva operativa — elegir runtimes realistas, entender restricciones de hardware, y convertir experimentos en sistemas mantenibles y listos para producción. No solo construyo prototipos; construyo sistemas que se mantienen funcionando.

Antes de pbb, coordiné un equipo técnico de 5 personas en Sopra Steria dando soporte a un cliente financiero noruego en entornos mixtos de Linux y Windows, con toda la comunicación en inglés. Esa experiencia reforzó tanto mi capacidad técnica como mi habilidad para gestionar la entrega trabajando en equipo en un entorno de alta disponibilidad y SLA.

La misión de OpenAI — asegurar que la IA de propósito general beneficie a toda la humanidad — resuena con cómo he abordado cada proyecto AI con el que he trabajado. Creo que el trabajo más importante en IA ahora mismo no es solo construir modelos más grandes; es asegurar que esos modelos sean desplegados de forma segura, eficiente y a escala en entornos de producción reales. Ese es el trabajo que quiero hacer, y creo que la combinación de mi experiencia en infraestructura, mi experiencia en prototipado AI, y mis habilidades de comunicación customer-facing me hacen un buen fit para el rol de AI Deployment Engineer.

He incluido mi portfolio en sergiiob.dev, que contiene 40+ case studies demostrando trabajo práctico de infraestructura, automatización y implementación AI. Agradecería la oportunidad de discutir cómo mi trayectoria se alinea con las necesidades del equipo Technical Success.