Ingeniero Principal de Python (solución de salud)

• Más de 8 años de experiencia en ingeniería de software, con experiencia significativa en el diseño y operación de sistemas distribuidos a gran escala.
• Sólidas habilidades prácticas de ingeniería backend en Python y/u otro lenguaje backend moderno, con la capacidad de trabajar eficazmente en un entorno políglota y sólida experiencia en la construcción de servicios y APIs de nivel de producción.
• Experiencia demostrada en el diseño de arquitecturas orientadas a eventos, idealmente utilizando Apache Kafka o tecnologías de mensajería distribuida comparables.
• Comprensión profunda de los fundamentos de los sistemas distribuidos, incluyendo particionamiento, idempotencia, back-pressure, consistencia eventual, recuperación de fallos y compensaciones entre consistencia y disponibilidad.
• Sólida experiencia en el diseño y evolución de APIs REST y arquitecturas basadas en GraphQL, incluyendo el diseño de esquemas, el versionado, la composición y la gobernanza de contratos.
• Fuertes habilidades de diseño de sistemas y responsabilidad demostrada sobre sistemas complejos, desde la arquitectura hasta la implementación y la operación en producción.
• Experiencia con arquitecturas cloud-native en AWS, incluyendo entornos basados en Kubernetes, observabilidad, escalabilidad, resiliencia y operaciones de producción.
• Sólidos fundamentos de arquitectura de datos: modelado de datos, estrategias de almacenamiento, optimización de consultas y diseño de sistemas para cargas de trabajo transaccionales y analíticas de alto volumen.
• Experiencia práctica con tecnologías modernas de datos y almacenamiento como MongoDB, ClickHouse, Databricks, Spark, o plataformas comparables.
• Comprensión de conceptos de identidad y seguridad como OIDC, OAuth/token exchange, autorización, multi-tenancy y aislamiento de datos.
• Capacidad para trabajar eficazmente en un entorno tecnológico políglota y tomar decisiones arquitectónicas basadas en los requisitos del sistema en lugar de en la preferencia tecnológica.
• Fuertes habilidades de comunicación y liderazgo técnico, incluyendo la capacidad de impulsar debates de arquitectura, revisiones de diseño técnico y estándares de ingeniería en múltiples equipos.
• Sólida mentalidad de ingeniería práctica (hands-on): capaz y dispuesto a escribir código de producción, prototipos, implementaciones de referencia y herramientas, en lugar de operar exclusivamente a nivel arquitectónico.
• Inglés profesional suficiente para la colaboración directa con las partes interesadas de ingeniería y producto con sede en EE. UU.

• Experiencia con FHIR, HL7, integraciones de EHR, interoperabilidad sanitaria o plataformas de salud digital.
• Experiencia en el diseño de sistemas que gestionan PHI/PII u otros datos regulados y sensibles.
• Familiaridad con los requisitos de seguridad y cumplimiento sanitario, incluyendo consideraciones arquitectónicas relacionadas con HIPAA.
• Experiencia con Java/Spring Boot, TypeScript/Node.js, u otros lenguajes utilizados en ecosistemas backend a gran escala.
• Experiencia con plataformas de GraphQL federado como WunderGraph Cosmo, Apollo Federation, o tecnologías similares.
• Experiencia práctica integrando LLMs o agentes de IA en sistemas de producción, incluyendo consideraciones de recuperación, evaluación, guardrails, observabilidad, latencia y costes.
• Experiencia con herramientas de ingeniería de software asistidas por IA como Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, o herramientas similares, y la capacidad de utilizarlas eficazmente a lo largo del ciclo de vida de ingeniería.
• Experiencia estableciendo patrones de plataforma reutilizables, estándares de arquitectura o plataformas internas para desarrolladores utilizadas por múltiples equipos de ingeniería.
• Experiencia previa a nivel Staff/Principal mentorizando a ingenieros senior e influyendo en la arquitectura más allá de un único equipo.

Intellias busca un Principle Python Engineer para el equipo de Platform Architect que se incorpore a una iniciativa de tecnología sanitaria centrada en construir una plataforma moderna y escalable para datos de salud conectados y experiencias de salud digital.

Este es un puesto de ingeniería sénior y práctico para alguien que combine conocimientos profundos de sistemas distribuidos, sólidas habilidades de ingeniería backend y pensamiento arquitectónico. Diseñarás y construirás capacidades de plataforma utilizadas por múltiples equipos de ingeniería, establecerás patrones arquitectónicos reutilizables y ayudarás a evolucionar una plataforma sanitaria cloud-native que opera a gran escala.

El proyecto está construyendo una plataforma de datos sanitarios basada en FHIR que integra datos de EHR, aplicaciones de salud digital, wearables, portales y otras fuentes de datos sanitarios en un ecosistema unificado.

La plataforma opera en la intersección de la interoperabilidad de datos de salud, los sistemas distribuidos, las plataformas de API, la infraestructura cloud y las experiencias sanitarias habilitadas por IA. Su arquitectura incluye procesamiento orientado a eventos, APIs federadas GraphQL y REST, servicios FHIR, almacenamiento y analítica de datos de gran volumen, y puntos de integración para capacidades basadas en LLM y agentes.

Trabajarás de forma horizontal con los equipos de ingeniería en lugar de dentro de un único squad de producto. El foco está en resolver problemas complejos a nivel de plataforma relacionados con la escala, la fiabilidad, la consistencia de datos, la interoperabilidad, la gobernanza de APIs y la arquitectura de producción.

No se trata de un puesto solo de arquitectura. Se espera que diseñes, prototipes, construyas, revises y operes sistemas en producción, manteniéndote cerca tanto del código como del comportamiento real de los sistemas.

• Diseñar y construir sistemas distribuidos orientados a eventos a gran escala, incluyendo orquestadores, servicios worker, pipelines de procesamiento asíncrono, gobernanza de esquemas y patrones de consumo fiables.
• Definir e implementar la arquitectura de la plataforma en torno a Kafka, incluyendo el diseño de topics y particiones, la evolución de esquemas, la idempotencia, los grupos de consumidores, las estrategias de reintento y la gestión de fallos en producción.
• Liderar y evolucionar la arquitectura de API a través de REST y GraphQL federado, estableciendo patrones escalables para la composición de esquemas, el versionado, la evolución de contratos y la gobernanza de APIs.
• Diseñar y construir capacidades de plataforma reutilizables que permitan a los equipos de ingeniería incorporar nuevos servicios y fuentes de datos con una implementación personalizada mínima.
• Contribuir directamente al código de producción, prototipos, implementaciones de referencia y pruebas de concepto técnicas.
• Colaborar con los equipos de ingeniería de IA para definir puntos de integración fiables para capacidades basadas en LLM y agentes, incluyendo la recuperación, evaluación, guardrails, observabilidad, latencia, costes y límites de protección de datos.
• Dar forma a la arquitectura de datos sanitarios, incluyendo interoperabilidad basada en FHIR, servicios de terminología, controles de calidad de datos, almacenamiento de alto volumen y cargas de trabajo analíticas.
• Impulsar las revisiones de arquitectura y diseño técnico, documentando decisiones clave, compensaciones (trade-offs), estándares y patrones de ingeniería reutilizables.
• Utilizar la telemetría de producción, la observabilidad y los datos operativos para validar las decisiones arquitectónicas y solucionar problemas de comportamiento complejos en sistemas distribuidos.
• Establecer patrones arquitectónicos para seguridad, identidad, multi-tenancy, escalabilidad, resiliencia y datos de salud protegidos.
• Mentorear a ingenieros senior y líderes técnicos en diseño de sistemas, ingeniería de sistemas distribuidos y toma de decisiones arquitectónicas.
• Colaborar estrechamente con las partes interesadas de ingeniería, producto, datos, seguridad e IA con sede en EE. UU., trabajando eficazmente en equipos distribuidos geográficamente.
• Promover un enfoque de ingeniería habilitado por IA, utilizando herramientas modernas de desarrollo de IA donde mejoren la velocidad de ingeniería, la calidad, el análisis, la documentación, las pruebas o la exploración arquitectónica.