Ingeniero de Software Staff

• Tienes una sólida profundidad tanto en ingeniería de software backend como frontend

• Has lanzado productos reales a producción, no solo prototipos o pruebas de concepto

• Entiendes bien las APIs, las plataformas en la nube (AWS, Azure o GCP) y el diseño de sistemas

• Has integrado APIs de LLM en funciones de producto y las has lanzado a usuarios reales. Se trata de construir con IA, no de entrenar o realizar fine-tuning de modelos

• Eres visto como un líder técnico y cultural, y mantienes el listón alto

• Cuestionas los procesos que no sirven al equipo, desde la contratación hasta el despliegue

• Impulsas la adopción de nuevas abstracciones y te aseguras de que otros puedan utilizarlas realmente

• Has lanzado cosas que han marcado una diferencia medible, ya sea en el trabajo o en proyectos personales

• Lideras decisiones técnicas clave y creas elementos sobre los que otros en toda la empresa pueden construir

• Te comunicas claramente en inglés; el español es un plus

• Entorno de alto crecimiento, multicultural y amigable

• Plan de ESOP competitivo

• Alan como seguro médico privado

• Vida saludable con Wellhub (Gimnasios, piscinas, clases al aire libre)

• Ahorra en gastos con Cobee

• Clases de idiomas

• Desayuno en la oficina y fruta orgánica

• Descuentos en alimentación con Nora

• Pet Friendly

• ¡Mucho más de lo que te contaremos durante el proceso de entrevista!

¡Hola!

Buscamos un Staff Software Engineer para ayudar a integrar funciones nativas de IA en el producto de Factorial. No buscamos un investigador ni un entrenador de modelos: sino un ingeniero de producto que construya con APIs de LLM de la misma manera que construimos con cualquier otra API, lanzando funcionalidades reales a clientes reales en producción.

En Factorial, ser un Staff Engineer significa liderar iniciativas técnicas y trabajar muy estrechamente con el equipo de Product, no operar de forma aislada respecto al roadmap. Escribirás Rails y React, diseñarás sistemas y lanzarás producto de la mano de Product y Design. La "IA" es el dominio en el que trabajarás, no un trabajo diferente.

¿Listo para formar parte del desafío? 🚀

• Liderar iniciativas técnicas. Como Staff Engineer, establecerás la dirección técnica para bloques significativos del roadmap, no solo te limitarás a ejecutarlo. Tomarás las decisiones sobre arquitectura y enfoque, y serás responsable de sus resultados.

• Trabajar muy estrechamente con Product. No es una colaboración ocasional, es una asociación estrecha y continua. Darás forma a lo que se construye junto con Product y Design desde las primeras conversaciones, no solo recibirás especificaciones para implementarlas.

• Ser dueño de los sistemas de extremo a extremo. Desde la primera conversación sobre un problema, pasando por el despliegue en producción, hasta el mantenimiento a largo plazo. Incluyendo las partes menos glamurosas.

• Mantenerte cerca de los clientes. Las mejores decisiones técnicas surgen de comprender los problemas reales, por lo que hablarás directamente con los clientes y aportarás ese contexto a nuestra forma de construir.

• Ayudar a definir cómo construimos funciones de IA a escala. Todavía estamos descubriendo cómo es una excelente ingeniería de producto de IA en Factorial, y eso es parte del trabajo. Ayudarás a dar forma a cómo diseñamos, construimos y ejecutamos experiencias de producto nativas de IA para que sean fiables, cumplan con la normativa y sean genuinamente útiles.

• Defender el desarrollo basado en especificaciones. Impulsar una cultura en la que los equipos definan cómo es lo "bueno" antes de construir: comportamientos esperados, restricciones, casos límite y criterios de éxito. Luego, utilizar esas especificaciones para avanzar rápido sin romper nada.

• Construir cosas que otros equipos puedan reutilizar. En lugar de un mosaico de experimentos de IA aislados, construirás componentes compartidos que otros dominios de producto puedan utilizar realmente: escalables, seguros y fáciles de gobernar.

• Diseñar y evolucionar AI Skills. Impulsar la creación de "skills" de IA modulares y reutilizables que automaticen flujos de trabajo reales y realicen acciones seguras y trazables dentro del ecosistema de Factorial, especialmente donde hay finanzas de por medio.

• Construir las herramientas que mantengan la confianza en las funciones de IA. Llevar una función de IA a producción es una cosa. Mantener su fiabilidad una vez que los clientes reales dependen de ella es otra. Construirás herramientas de monitorización y calidad (automatizadas y con intervención humana) para que los equipos obtengan una señal real sobre la calidad.

• Basar las funciones de IA en datos en los que realmente confiemos. Ayudar a definir cómo combinamos las salidas de los LLM con fuentes de verdad deterministas, equilibrando la flexibilidad con la precisión y el cumplimiento normativo.

• Elevar el listón en toda la empresa: Ya sea mediante la mentoría, la contratación o la promoción de mejores prácticas, dejarás la cultura de ingeniería mejor de lo que la encontraste.

Una nota honesta: si lo que buscas principalmente es hacer entrenamiento de modelos, fine-tuning o investigación de ML aplicada, probablemente este no sea el rol adecuado para ti. Somos un equipo de ingeniería de producto que trabaja con APIs de LLM y sistemas agénticos, no un equipo que construye modelos desde cero.

Cómo trabajamos 💻 (Oficina en Barcelona o Madrid)

En Factorial, creemos que los mejores productos se construyen cuando la gente se reúne, en persona, para colaborar, debatir ideas y avanzar rápido. Por eso, nuestros equipos de ingeniería siguen un modelo de oficina prioritario con horario flexible.

Trabajamos presencialmente varios días a la semana, aprovechando ese tiempo para conectar, alinearnos e innovar como equipo. Sin embargo, también entendemos la importancia del enfoque y la flexibilidad, por lo que apoyamos el trabajo remoto cuando tiene sentido, ya sea para trabajo profundo, necesidades personales o simplemente un cambio de aires.

Este equilibrio nos ayuda a mantenernos ágiles, creativos y estrechamente conectados, al tiempo que damos a cada uno el espacio para realizar su mejor trabajo.

En Factorial no te evaluamos por los años de experiencia, sino por tus conocimientos y habilidades.