Gerente de Ingeniería, Experiencia del Desarrollador

• Contratar y Formar: Reclutar, desarrollar y retener ingenieros de plataforma de alto rendimiento, manteniendo la capacidad técnica para revisar diseños y desbloquear obstáculos técnicos.

• Liderar con Evidencia: Impulsar la hoja de ruta del producto utilizando la investigación de los desarrolladores, métricas de adopción y encuestas de satisfacción, en lugar de reaccionar a colas de tickets.

• Definir la Postura de Ingeniería de IA de Ebury: Establecer directrices claras, herramientas permitidas y mejores prácticas que fomenten una experimentación rápida dentro de límites seguros.

• Impulsar la Capacitación: Colaborar con los equipos de Seguridad, Cumplimiento y Core Engineering para asegurar que el camino más seguro sea siempre el más rápido a través de documentación activa, formación y promoción interna.

Podrías prosperar en este puesto si...

• Experiencia en Plataformas: Has construido u operado una Plataforma de Desarrollador Interna (Backstage o similar) a escala, respaldada por métricas claras de entrega y adopción.

• Experiencia en Liderazgo: Has gestionado equipos de ingeniería o te has desempeñado como Tech Lead con responsabilidades formales de contratación, formación y gestión del rendimiento.

• Dominio del Stack Tecnológico Principal: Experiencia profunda en AWS/GCP, Terraform, Kubernetes, ECS/EKS, GitHub Actions, Python y Linux.

• Raíces en Ingeniería Práctica: Experiencia previa en desarrollo de software backend, lo que te permita diseñar y construir herramientas de plataforma personalizadas junto a Staff Engineers senior.

• Usuario Diario de IA: Utilizas agentes de codificación activamente de forma diaria y has llevado herramientas de IA más allá de la fase de prueba de concepto hasta la producción (sandboxes de agentes, servidores MCP, pipelines de evaluación o agentes integrados en CI).

• Disciplina de Ingeniería: Eres riguroso con los principios fundamentales: desarrollo basado en el tronco (trunk-based development), tamaños de lote pequeños, higiene en el control de versiones, pruebas automatizadas y observabilidad profunda.

• Mentalidad de Producto: Mides el éxito de la plataforma mediante datos (frameworks DORA/SPACE) combinados con investigación cualitativa de desarrolladores, pivotando la estrategia basándote en evidencia sólida.

• Experiencia en FinTech e Industrias Reguladas: Familiaridad con SOC 2, GDPR o el marco de cumplimiento de la Ley de Resiliencia Operativa Digital de la UE (DORA).

• Contribuciones Open Source: Contribuciones activas a proyectos del ecosistema de plataformas o IA (plugins de Backstage, servidores MCP o frameworks de herramientas para agentes).

• Conocimientos Avanzados de Sistemas de IA: Experiencia práctica con pipelines de evaluación de LLM, marcos de puntuación de agentes, Spec-Driven Development o optimización de tokenomics.

Ebury ayuda a empresas ambiciosas a desbloquear su crecimiento global, y aplicamos el mismo enfoque con nuestra gente. Fomentamos la innovación y el movimiento, la colaboración y la resolución de problemas, y promovemos un entorno donde todos puedan sentir que pertenecen, son valorados, apoyados y empoderados para tener éxito.

Si eres un colaborador que quiere ayudar a transformar la forma en que las empresas operan globalmente, ponte en contacto con nosotros: nos encantaría hablar sobre cómo Ebury puede acelerar tu carrera para que puedas dar forma al futuro.

Liderarás este equipo como un player-coach. Contratarás, mentorizarás y harás crecer a un equipo de ingenieros de plataforma, manteniendo la base técnica necesaria para dirigir la dirección de la arquitectura de la plataforma, la entrega progresiva (progressive delivery) y los marcos de ejecución de agentes de IA.

Serás responsable de dos mandatos principales de principio a fin, desde el diseño y la estrategia arquitectónica hasta las operaciones diarias:

1. La Plataforma de Entrega (CI/CD & Infraestructura)

2. La Plataforma de Desarrollador Asistida por IA

• Gestionar el CI/CD como un Producto: Definir y cumplir con SLOs estrictos para la plataforma SDLC. Innovar continuamente y proponer mejoras de infraestructura basadas en el feedback de los desarrolladores.

• Integrar la Entrega Progresiva en el "Paved Path": Implementar lanzamientos tipo canary automatizados, análisis de métricas en tiempo real, rollbacks instantáneos, gestión de feature flags y migraciones de bases de datos seguras en nuestros entornos AWS y GCP (Kubernetes, ECS/EKS).

• Evolucionar la Observabilidad y la Infraestructura de Autoservicio: Proporcionar herramientas de autoservicio para desarrolladores en colaboración con el equipo de product engineering, incluyendo scaffolding automatizado de servicios, un catálogo de software centralizado con tarjetas de puntuación de propiedad (ownership scorecards), entornos de vista previa de PR efímeros y módulos de Terraform estandarizados.

• Elevar los Quality Gates: Mantener una infraestructura de pruebas compartida y barreras de calidad automatizadas para mantener bajas las tasas de fallos en los cambios, incluso a medida que el volumen de código crece gracias a la ingeniería asistida por IA.

• Operar el "Agent Harness" de Ebury: Construir y ejecutar entornos de ejecución gestionados y aislados (sandboxed) para agentes de codificación (Claude CLI, Gemini CLI y sucesores emergentes) que cuenten con worktrees de Git aislados, credenciales con alcance limitado de corta duración, registros de auditoría de sesión y enrutamiento multi-modelo para evitar el vendor lock-in.

• Integrar la IA donde aporte valor: Desplegar herramientas de IA evaluadas en el SDLC para revisiones de pull-requests, generación de pruebas, migraciones automatizadas de dependencias/código, documentación interna y resumen de incidentes.

• Construir Capas de Contexto para Agentes: Exponer el contexto interno a través de servidores Model Context Protocol (MCP) sobre nuestro catálogo de software, estándares de ingeniería, runbooks, ADRs y documentación interna.

• Implementar Barreras de Seguridad de Grado Financiero: Diseñar estrictas barreras de seguridad adaptadas a una institución financiera regulada, incluyendo ejecución en entornos aislados con controles de salida (egress controls), defensas contra inyección de prompts, puertas de aprobación con intervención humana (human-in-the-loop) y suites de evaluación para prevenir regresiones en el comportamiento de la IA.

• Instrumentar todo el SDLC: Monitorizar las métricas DORA tradicionales junto con telemetría específica de IA (tasa de adopción, tasas de aceptación/reversión de sugerencias, éxito de las sesiones de agentes y carga de trabajo de revisión).

• Ubicación: Madrid

• Modelo de trabajo: Híbrido (4 días en la oficina / 1 día teletrabajo)