Senior Full Stack Developer (AI-Native)

Título Solicitud: Desarrollador Especialista Descripción del Servicio Como Desarrollador Full Stack Senior, tu objetivo será participar en el desarrollo de nuestra nueva aplicación de monitoreo y gestión de emisiones, así como en nuestra plataforma de Distribución, Precios y Procesamiento. Buscamos un ingeniero nativo en IA con una sólida mentalidad de ingeniería de software, capaz de aprovechar herramientas y prácticas modernas de IA a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), desde el análisis de requisitos y el diseño de soluciones hasta el desarrollo, pruebas, implementación, monitoreo y mejora continua. Trabajarás en un entorno ágil colaborativo, contribuyendo al diseño e implementación de aplicaciones empresariales escalables, seguras y de alta calidad. Responsabilidades Participar en el diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones empresariales innovadoras. Colaborar con las partes interesadas del negocio y equipos técnicos para analizar requisitos y definir soluciones técnicas. Diseñar y desarrollar nuevos módulos de aplicación y soluciones basadas en microservicios. Desarrollar y mantener componentes de backend y frontend utilizando tecnologías y frameworks modernos. Crear y ejecutar casos de prueba, asegurando la calidad y fiabilidad del software. Participar en procesos CI/CD, implementaciones y actividades de soporte de producción. Diagnosticar y resolver incidentes, cuellos de botella de rendimiento y problemas de aplicación. Contribuir a discusiones de arquitectura, decisiones técnicas y mejores prácticas de ingeniería. Usar eficientemente repositorios, pipelines de DevOps y herramientas de desarrollo de software. Promover prácticas de código limpio, mantenibilidad, observabilidad y seguridad. Mentorizar a desarrolladores junior y contribuir a una fuerte cultura de ingeniería. Responsabilidades de Ingeniería Nativa en IA Aprovechar herramientas de desarrollo asistidas por IA a lo largo del SDLC para mejorar la productividad, calidad y velocidad de entrega. Usar asistentes de codificación de IA y herramientas de ingeniería autónoma como: Devin GitHub Copilot Cursor ChatGPT Claude Gemini Sourcegraph Cody Continue.dev Aplicar enfoques impulsados por IA para: Generación y refactorización de código Documentación automatizada Generación y validación de pruebas Depuración y análisis de causa raíz Revisiones de código y mejoras de calidad Automatización del SDLC y optimización de la productividad del desarrollador Entender las capacidades, limitaciones y uso apropiado de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en flujos de trabajo de ingeniería de software. Colaborar en la adopción de mejores prácticas de ingeniería de IA, gobernanza y uso seguro de herramientas de IA en entornos empresariales. Mantenerse al día con las tendencias emergentes de ingeniería de IA, frameworks y aceleradores de desarrollo. Habilidades Obligatorias 5+ años de experiencia trabajando como Desarrollador de Software Full Stack / Ingeniero de Software (preferentemente orientado al backend). Experiencia sólida con: Java Spring Boot Hibernate / JPA Experiencia con tecnologías frontend como: Angular HTML CSS JavaScript / TypeScript Bases de Datos y APIs Experiencia con bases de datos relacionales y tecnologías SQL como Oracle y PostgreSQL. Experiencia en el diseño y consumo de APIs REST. Desarrollo y Arquitectura Experiencia con Git, GitHub y flujos de trabajo de desarrollo colaborativo. Experiencia trabajando con Arquitectura de Microservicios. Experiencia con Jenkins y pipelines CI/CD. DevOps y Nube Experiencia con tecnologías de contenedorización como Docker y OpenShift. Habilidades de Ingeniería Moderna y IA Experiencia práctica usando herramientas de desarrollo impulsadas por IA en flujos de trabajo reales de ingeniería de software. Comprensión de la ingeniería de prompts y prácticas de desarrollo asistidas por IA. Experiencia en la integración de IA en procesos de ingeniería y pipelines de entrega. Idiomas Español e Inglés nivel C1 Habilidades Blandas Fuertes habilidades de resolución de problemas, analíticas y de comunicación. Pasión por la innovación, automatización y mejora continua. Deseable Experiencia con arquitecturas basadas en eventos y sistemas de mensajería. Experiencia con Kubernetes. Experiencia con frameworks de pruebas automatizadas. Exposición a plataformas de IA/ML o integraciones GenAI en aplicaciones empresariales. Conocimiento de seguridad de software y prácticas de codificación segura en entornos de desarrollo asistidos por IA. Experiencia con entornos en la nube como AWS es una ventaja. Conocimiento de herramientas de monitoreo, registro y observabilidad es una ventaja.