Senior Product Software Engineer - AI Native

• Experiencia laboral (Requerido): 4-6 años de experiencia relevante en ingeniería de software de producto.
• Sólida experiencia como Full Stack Software Engineer
• Conocimientos avanzados de:
  • C#, .NET Framework, .NET Core, ASP.NET Web API
  • Angular
  • APIs RESTful y arquitecturas de microservicios
  • SQL y diseño de bases de datos relacionales
  • Redis
  • Sistemas de mensajería asíncrona (RabbitMQ, MassTransit, Azure Service Bus)
• Comprensión sólida de:
  • OOP, principios SOLID
  • Domain-Driven Design (DDD)
  • Prácticas de Clean Code

• Educación (Requerido): Grado universitario en un campo relevante o experiencia demostrada equivalente.

Actualmente estamos buscando un Senior Product Software Engineer - AI Native para unirte a nuestro equipo.

El Senior Product Software Engineer (AI Native) será responsable de las soluciones de software desde el descubrimiento hasta la producción, traduciendo las necesidades del cliente y del negocio en productos de software seguros, fiables, escalables y mantenibles. Aborda problemas ambiguos a nivel de equipo y trabaja con las partes interesadas para definir requisitos, dar forma a los enfoques de las soluciones, coordinar dependencias y entregar resultados exitosos. Ejerce un juicio de ingeniería sólido y utiliza herramientas de automatización y desarrollo asistido por IA aprobadas cuando sea apropiado, manteniendo la responsabilidad de la calidad, corrección, seguridad y preparación operativa de todo el trabajo aprobado o lanzado. Actúa como recurso técnico dentro del equipo y ayuda a fortalecer la capacidad de los ingenieros con menos experiencia.

• Responsabilidad de la solución de extremo a extremo: Responsabilizarse de las soluciones de software desde el descubrimiento hasta la producción, traduciendo los requisitos técnicos, comerciales y de los clientes en resultados sostenibles.
• Definición de problemas y diseño de soluciones: Analizar requisitos ambiguos, aclarar objetivos, evaluar alternativas y determinar estrategias de solución.
• Desarrollo de software: Diseñar, desarrollar, probar, implementar, mantener y mejorar aplicaciones, servicios y plataformas de software utilizando enfoques directos y aprobados asistidos por IA.
• Ingeniería asistida por IA: Aplicar técnicas aprobadas asistidas por IA mientras se validan los resultados y se mantiene la responsabilidad de la arquitectura, la calidad, la seguridad y la preparación operativa.
• Desarrollo de especificaciones: Documentar requisitos, enfoques de diseño, criterios de aceptación, dependencias, riesgos y consideraciones de implementación.
• Verificación y validación: Determinar y ejecutar enfoques de prueba y verificación basados en la complejidad, el riesgo y el impacto en el negocio.
• Orientación técnica: Proporcionar orientación técnica mediante revisiones de diseño, revisiones de código, intercambio de conocimientos, mentoría y mejores prácticas de ingeniería.
• Resolución de problemas y soporte de producción: Diagnosticar y resolver problemas a nivel de sistema, de producción y entre componentes, e implementar acciones correctivas sostenibles.
• Seguridad y cumplimiento: Aplicar requisitos de seguridad, privacidad, cumplimiento y protección de datos a lo largo de todo el ciclo de vida.
• Colaboración con producto y partes interesadas: Colaborar con las partes interesadas de producto, diseño, arquitectura, operaciones, seguridad y negocio para dar forma a las soluciones.
• Mejora del rendimiento y la fiabilidad: Mejorar el rendimiento, la escalabilidad, la fiabilidad, la resiliencia y la mantenibilidad reduciendo al mismo tiempo el riesgo operativo.
• Mejora continua: Mejorar los procesos de ingeniería, la eficacia de la entrega y la capacidad del equipo mediante la automatización, la estandarización y el intercambio de conocimientos.
• Conciencia del cliente y del negocio: Considerar el impacto en el cliente, la estrategia del producto, las implicaciones operativas y los resultados del negocio en las decisiones técnicas.

• Aplica enfoques basados en especificaciones y en la evaluación para trabajos ambiguos. Proporciona contexto, restricciones y criterios de evaluación, valida el resultado generado y asesora a otros sobre el uso responsable y adecuado.

Cada ingeniero sigue siendo responsable del trabajo aprobado o lanzado, independientemente de si el trabajo se produjo directamente o con asistencia de IA aprobada. El resultado generado por IA sigue siendo una entrada no verificada hasta que haya sido revisado y validado mediante prácticas adecuadas al riesgo asociado.

• Determinar las pruebas y la validación necesarias dentro del área asignada.
• Garantizar que las soluciones cumplan con las expectativas de calidad, fiabilidad, seguridad, cumplimiento y operatividad.
• Definir y evaluar los criterios de aceptación.
• Producir la evidencia adecuada de preparación para el uso en producción.
• Identificar, gestionar y escalar los riesgos técnicos.

• Ingeniería de software: La capacidad de diseñar, desarrollar y mantener sistemas y aplicaciones de software aplicando principios y técnicas de informática, ingeniería y análisis matemático. Esto incluye la capacidad de comprender los requisitos del usuario, crear y probar software y resolver problemas relacionados con el software.
• Desarrollo de software: La capacidad de producir software funcional que cumpla con sus requisitos, ya sea escribiéndolo, dirigiendo herramientas aprobadas que lo generen, o revisando y asumiendo la responsabilidad del trabajo contribuido. Incluye el diseño, las pruebas, la implementación y la capacidad de leer, rastrear y diagnosticar código independientemente de quién o qué lo haya producido.
• Programación: Capacidad para construir software que logre los resultados previstos escribiendo código, dirigiendo herramientas de generación de código aprobadas, o ambas. Incluye la capacidad de interpretar especificaciones, aplicar prácticas de desarrollo basado en especificaciones (SDD) y leer, rastrear, probar, depurar y mejorar el código independientemente de su origen.
• Desarrollo basado en especificaciones (Specification Driven Development): La capacidad de traducir las necesidades del cliente, los objetivos de negocio y la intención del producto en especificaciones claras, estructuradas y comprobables que guíen el diseño, la ingeniería, la validación y la entrega. Utiliza las especificaciones como el mecanismo principal para alinear a las partes interesadas, reducir la ambigüedad, permitir el desarrollo asistido por IA y garantizar que las soluciones entreguen los resultados previstos para el cliente y el negocio.
• Resolución de problemas: La capacidad de comprender una situación o problema complejo y diseñar una solución definiendo el problema, identificando estrategias potenciales y eligiendo e implementando el curso de acción más eficaz.
• Análisis: La capacidad de examinar situaciones o problemas complejos, dividirlos en partes más pequeñas y comprender cómo funcionan esas partes en conjunto.
• Pruebas: La habilidad de evaluar un sistema o proceso para identificar problemas, medir la eficacia y garantizar la calidad o funcionalidad.
• Agile: La capacidad de responder al cambio de forma rápida y eficaz, con énfasis en la mejora continua, la planificación adaptativa y la flexibilidad.
• Control de versiones: La capacidad de trabajar eficazmente en una base de código compartida utilizando prácticas de ramificación (branching), revisión y fusión (merge). Incluye la redacción de cambios revisables, la revisión del trabajo de otros, el mantenimiento de un historial limpio y el uso del repositorio como registro de por qué un sistema es como es.
• Base de datos relacional: La capacidad de diseñar, implementar y manipular bases de datos relacionales, incluyendo la competencia en SQL, sistemas de gestión de bases de datos y principios de diseño de bases de datos.
• APIs: La capacidad de diseñar, desarrollar y gestionar interfaces de programación de aplicaciones, incluyendo documentación, seguridad y prácticas de prueba que permitan la comunicación de los sistemas de software.
• Diseño: La capacidad de estructurar el software para que sea comprensible, modificable, seguro, operable y adecuado para el problema. Incluye la descomposición de sistemas, la definición de interfaces y contratos, la selección de patrones apropiados y el diseño para la testabilidad.
• Framework: La capacidad de comprender, utilizar, diseñar y desarrollar estructuras y sistemas complejos en contextos de programación e ingeniería relacionados.
• Documentación: La capacidad de crear, organizar, mantener y comunicar información técnica para que sea actual, accesible y útil.
• Principios de seguridad de aplicaciones: La capacidad de aplicar controles de seguridad de aplicaciones que prevengan, detecten y respondan a vulnerabilidades, incluyendo codificación segura, control de acceso, autenticación y pruebas de seguridad.
• Adopción y utilización de tecnología avanzada: Aplica enfoques basados en especificaciones y en la evaluación para trabajos ambiguos. Proporciona contexto, restricciones y criterios de evaluación, valida el resultado generado y asesora a otros sobre el uso responsable y apropiado.

• Mentalidad de propietario: Actúa como un propietario, asume la responsabilidad de los resultados más allá de los límites formales de su función y crea un valor empresarial desproporcionado respetando los controles de seguridad, regulatorios, financieros y de toma de decisiones delegadas.
• Velocidad organizacional: Aumenta la velocidad eliminando la fricción, simplificando las decisiones y acelerando la ejecución.
• Innovación técnica y apalancamiento: Crea soluciones innovadoras cuyo impacto supera con creces el esfuerzo requerido para construirlas.
• Apalancamiento de ingeniería: Mejora la productividad de la ingeniería mediante herramientas, plataformas, frameworks y automatización.
• Pensamiento AI-Native: Reimagina el trabajo y los modelos de negocio mediante un pensamiento centrado en la IA (AI-first).
• Velocidad de aprendizaje: Adquiere y aplica rápidamente nuevas capacidades antes de que surjan las necesidades del negocio.
• Disrupción constructiva: Mejora los resultados cuestionando las suposiciones con evidencia, pragmatismo y sin ego.
• Instinto de producto y mercado: Equilibra las decisiones tecnológicas con las realidades del cliente, el mercado y el negocio.
• Multiplicador de talento: Eleva los estándares, atrae talento, desarrolla futuros líderes y construye culturas de excelencia.
• Mentalidad empresarial: Optimiza para obtener resultados empresariales en lugar de victorias locales del equipo.
• Juicio estratégico: Toma decisiones de priorización de alta calidad, especialmente sobre qué no perseguir.
• Coraje para asumir riesgos inteligentes: Equilibra el riesgo potencial con el impacto, fomenta la experimentación reflexiva y facilita el aprendizaje a partir de la toma de riesgos responsables.
• Colaboración inclusiva: Modela la inclusión y la colaboración involucrando a los miembros del equipo en la toma de decisiones, respetando a los colegas y colaborando a través de los límites organizativos.
• Inspiración y alineación: Motiva el logro alineando los objetivos individuales, del equipo y de la organización.
• Habilidades analíticas: Adopta un enfoque lógico y sistemático para resolver problemas y aporta soluciones alternativas de calidad que añadan valor al cliente.
• Experiencia funcional: Mantiene y aplica conocimientos actuales de las prácticas y la ciencia relevantes en su campo de especialización.
• Experiencia operativa: Identifica oportunidades para mejorar la eficiencia operativa, aplica estándares de calidad y garantiza la precisión e integridad de los resultados del trabajo.