Software Engineer Senior – Python & Core FinTech

Requisitos Técnicos y Académicos Formación Académica: Ingeniero Civil en Computación, Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Civil Industrial con minor en Tecnologías de la Información, Magíster en Ciencias de la Computación o carreras afines. Experiencia Profesional: Mínimo 4 años de experiencia en desarrollo de software backend, con una capacidad demostrada para modelar e implementar lógica de negocio compleja y reglas de decisión . Conocimientos Técnicos: Lenguajes y Frameworks: Dominio experto de Python (Excluyente) construyendo APIs robustas. Valoramos la experiencia en cualquier framework web moderno (Flask, FastAPI, Django, etc.). Es clave tener un manejo sólido de patrones de Inyección de Dependencias (ej. Injector). Arquitectura y Diseño: Diseño sólido de APIs REST , Microservicios y aplicación de Clean Architecture . Deseable manejo de patrones de diseño. Base de Datos: Manejo de SQLAlchemy y PostgreSQL . Fuerte capacidad para la elaboración de consultas complejas y optimización de performance en modelos de datos relacionales. Tipado y Validación de Datos : Valoramos el uso de Pydantic y Type Hints para asegurar la robustez del código. Consideramos equivalente la experiencia en lenguajes fuertemente tipados (Java, C#, Go, TypeScript) aplicada a escribir Python moderno y estructurado. Ecosistema Cloud y Observabilidad: Experiencia integrando servicios en la nube (preferentemente AWS), con foco en el uso de colas y mensajería (SQS / SNS) y almacenamiento (S3). Nociones de pipelines CI/CD y contenedores (Docker/Kubernetes), con capacidad para interactuar de forma fluida con el equipo de Infraestructura/DevOps encargado de los despliegues. Uso de herramientas de observabilidad en producción (ej. Elastic APM). Aceleración del Desarrollo con IA : Familiaridad con herramientas de IA generativa (Claude, Cursor, GitHub Copilot) y estándares de integración (como MCP) para potenciar la productividad y acelerar el ciclo de desarrollo. Calidad de Software y Testing : Experiencia definiendo estrategias de pruebas automatizadas (unitarias y de integración) para flujos críticos de negocio. Dominio avanzado de mocks, fixtures y simulación de servicios de terceros para garantizar la resiliencia del código. Fundamentos y Performance : Capacidad analítica para el diseño de algoritmos eficientes, optimización de complejidad computacional (estructuras de datos, Big O) y procesamiento óptimo de grandes volúmenes de datos o transacciones. Competencias Conductuales y Habilidades Blandas Mindset de Aprendizaje Continuo: Curiosidad intelectual proactiva. Capacidad para investigar, aprender y adoptar rápidamente nuevas tecnologías (como herramientas de IA) y mantenerse actualizado en tendencias de la industria. Liderazgo Técnico y Mentoría: Habilidad para guiar y elevar el nivel técnico del equipo mediante el ejemplo, la revisión de código y la transferencia de conocimientos, fomentando la colaboración sin necesidad de una jerarquía formal. Comunicación y Puente Técnico: Capacidad para articular ideas complejas de forma clara, facilitando el entendimiento entre áreas técnicas y de negocio. Adaptabilidad y Autonomía: Disposición para trabajar en entornos dinámicos, ajustando prioridades y proponiendo soluciones ante cambios en el negocio.