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Backend Engineer - (eBiz - Marketing Platform)

Descripción

¿Qué harás?


  • Diseñar, desarrollar e implementar microservicios y APIs de alta disponibilidad y baja latencia.
  • Construir mecanismos de integración y comunicación entre sistemas utilizando APIs REST, gRPC y Protocol Buffers (Protobuf).
  • Desarrollar soluciones backend escalables, resilientes y orientadas a eventos.
  • Garantizar la seguridad, estabilidad y disponibilidad de los servicios en producción.
  • Optimizar rendimiento, consumo de recursos y costos operativos en entornos cloud.
  • Participar en decisiones de arquitectura, estándares de desarrollo y buenas prácticas de ingeniería.
  • Implementar observabilidad, monitoreo y estrategias de recuperación ante fallas.
  • Impulsar prácticas de desarrollo asistido por IA para acelerar la entrega de valor y mejorar la calidad del software.


Requisitos mínimos

¿Qué buscamos?


  • Al menos 3 años de experiencia en desarrollo de software backend y construcción de servicios distribuidos.
  • Experiencia sólida desarrollando con Java + Spring Boot y/o Go (Golang).
  • Experiencia diseñando e integrando APIs REST.
  • Conocimientos y experiencia trabajando con gRPC y Protocol Buffers (Protobuf).
  • Experiencia con bases de datos relacionales, idealmente PostgreSQL.
  • Conocimientos de arquitecturas de microservicios y sistemas basados en eventos.
  • Experiencia trabajando en entornos Cloud.
  • Manejo de herramientas de observabilidad y monitoreo.
  • Conocimientos generales de prácticas DevOps y DevSecOps.
  • Capacidad para comunicarse efectivamente con equipos técnicos y líderes de proyecto.
  • Capacidad para comprender requerimientos de negocio y traducirlos en soluciones técnicas.
  • Experiencia utilizando herramientas de IA para desarrollo como Cursor, Cloud Code, Claude, Gemini o similares.
  • Familiaridad con metodologías de desarrollo asistidas por IA, incluyendo enfoques Spec-Driven Development (SDD).

Será un plus si cuentas con experiencia en:
  • Arquitecturas distribuidas de gran escala.
  • Diseño de sistemas orientados a performance, resiliencia y observabilidad avanzada.
  • Google Cloud Platform (GCP).
  • Grafana.
  • Liderar iniciativas de adopción de IA dentro de equipos de desarrollo.
  • Actuar como referente o AI Champion promoviendo nuevas formas de trabajo asistidas por inteligencia artificial.