Lead Senior Backend Engineer (m/f/d)

• Grado en Informática, Ingeniería de Software o experiencia profesional equivalente.
• 5+ años de experiencia construyendo y operandodesarrollando sistemas backend en producción, con una escala significativa con foco en diseño de APIs y entornos de producción de gran escala.
• Gran dominio de Python y al menos un lenguaje orientado a sistemas (Go, Rust, Java, C++), disposición para trabajar con el stack actual que incluye Python (FastAPI); valoramos la herramienta adecuada para cada tarea. con conocimientos profundos de programación asíncrona, herramientas modernas de Python y perfilado (profiling).
• Experiencia demostrada en el diseño y mantenimiento de APIs REST (REST, gRPC, WebSockets, SSE, incluyendo websockets, SSE, Webhooks, etc.) en entornos de producción y los compromisos (trade-offs) entre ellos.
• Sólidos conocimientos de sistemas distribuidos: consistencia, tolerancia a fallos, concurrencia, rendimiento y redes, pipelines de datos y optimización del rendimiento.
• Experiencia en el diseño de sistemas de autenticación/autorización (OAuth2, JWT, gestión de claves de API, RBAC/ABAC).
• Experiencia con infraestructura cloud (AWS, GCP o Azure) y entornos de contenedorizados (Docker) y orquestación (, Kubernetes).
• Comprensión del diseño de bases de datos (SQL, ORMs, etc.) y del modelado de datos a escala.
• Inglés fluido (escrito y verbal) y capacidad para colaborar en equipos internacionales.

• Experiencia con sistemas de alto rendimiento, baja latencia o en tiempo real (p. ej., colas de mensajes, arquitecturas dirigidas por eventos).
• Familiaridad con la IA generativa o modelos de lenguaje extensos (p. ej., integración de APIs de IA, flujos de trabajo RAG o bases de datos vectoriales).
• ExperienciaConocimiento de en prácticas modernas de DevOps, infraestructura como código, flujos de trabajo GitOps y herramientas de observabilidad (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry).
• La experiencia en infraestructura de servicio de ML (servidores de modelos, programación de GPU, optimización de inferencia) es un plus, pero no es obligatoria.
• Comodidad para tocar o contribuir ocasionalmente al código frontend cuando sea necesario.
• Experiencia en pruebas de estrés/carga y evaluación del rendimiento de sistemas de producción.
• Mentalidad sólida para la resolución de problemas y compromiso con la calidad del código y la excelencia en el rendimiento.
• Trayectoria de mejora de la cultura de ingeniería: mentoría de ingenieros junior, introducción de mejores prácticas y liderazgo de debates técnicos.

• Entorno internacional, dinámico y colaborativo 
• T-Social: iniciativas sociales (deportes, comunidad, salud,...)
• Modelo de trabajo híbrido (remoto/presencial)
• Horario flexible
• Formación personalizada: acceso a Coursera para aprender lo que quieras, cuando quieras
• Clases de idiomas semanales (inglés, español y alemán)
• Sesiones de mentoría internacional y días de experiencia
• Plan de compensación flexible (seguro médico, tickets restaurante, guardería, transporte)
• Telemedicina
• Seguro de vida y accidentes
• Fondo social
• Más de 26 días laborables de vacaciones al año
• Acceso gratuito a servicios especializados (médicos, legales, bienestar)
• Cobertura salarial del 100% durante la baja médica

T-Systems está a la vanguardia de la innovación, ofreciendo soluciones tecnológicas avanzadas en sectores como el automotriz, la sanidad y los servicios públicos. Nuestro equipo de AI Foundation Services diseña y construye sistemas backend de alto rendimiento y APIs que impulsan aplicaciones inteligentes en diversas industrias. Cultivamos una cultura de ingeniería colaborativa donde la creatividad y la capacidad de autogestión y la experiencia técnica impulsan un impacto en el mundo real.
 

Resumen del puesto
Buscamos un ingeniero backend senior Python Developer altamente cualificado con sólidas habilidades de diseño de sistemas y experiencia construyendo infraestructura de producciónamplia experiencia diseñando, construyendo y escalando sistemas distribuidos y APIs. En este puesto, Yyserás responsable detendrás que poseer arquitectar y impulsar la evolución de la mantener los servicios backend que habilitan soluciones basadas en IA de alta disponibilidad e intensivas en datosplataforma detrás de nuestros endpoints de inferencia de IA: un sistema multi-tenant que gestiona autenticación, gestión de claves API, medición de uso, facturación y proxy de peticiones. Este puesto conlleva un alto nivel de responsabilidad y darás forma a las decisiones de arquitectura, elevarás el nivel de calidad de ingeniería y construirás sistemas que sean eficientes, seguros y observables a gran escala. Colaborarás con expertos en infraestructura de IA e ingeniería de datos para construir sistemas robustos, seguros y eficientes que escalen a millones de peticiones.
 

• Diseñar y construir servicios centrales de la plataforma: gateway de API, autenticación, autorización, rotación de claves y aislamiento multi-inquilino. Implementar y optimizar APIs y sistemas backend utilizando frameworks de Python, principalmente FastAPI (o Flask, o Django).
• Arquitectar e implementar la medición de uso, la integración de facturación y la limitación de tasa (rate limiting) para los endpoints de inferencia. Construir y mantener microservicios escalables y tolerantes a fallos para el procesamiento de datos y la integración de IA.
• Construir y operar una capa de proxy/enrutamiento de alto rendimiento para el tráfico de servicio de modelos de IA. Colaborar con equipos multidisciplinares para diseñar la arquitectura del sistema y garantizar la interoperabilidad fluida del mismo.
• Diseñar la telemetría y la observabilidad de la plataforma desde cero: registro estructurado (logging), trazado distribuido, métricas y alertas. Implementar pipelines de CI/CD robustos, monitorización y observabilidad para sistemas de producción de alto rendimiento.
• Impulsar las decisiones técnicas sobre arquitectura, modelado de datos y elección de tecnologías. Identificar cuellos de botella en el rendimiento e impulsar mejoras en la fiabilidad, escalabilidad y latencia.
• Establecer estándares de ingeniería para el código base del backend: pruebas, revisión de código, CI/CD y prácticas de despliegue. Garantizar las mejores prácticas de seguridad, cumplimiento y mantenibilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de la API.
• Colaborar estrechamente con el equipo de infraestructura de ML para la integración con sistemas de servicio de modelos (p. ej., NVIDIA Dynamo, vLLM, SGlang, TensorRT-LLM).