Ingeniero Generalista Principal

• Sólidos fundamentos de Ciencias de la Computación ("DSA", "OS", redes, sistemas distribuidos).
• Sólidos conocimientos de probabilidad y estadística.
• Experiencia construyendo sistemas de producción a escala.
• Capacidad para trabajar con distintos lenguajes ("Go", "Java", "Python", "Rust", "SQL").
• Comprensión del comportamiento del sistema bajo carga y ante fallos.
• Comodidad con "Linux", contenedores y "Kubernetes".
• Fuertes habilidades de depuración.
• Capacidad de razonar utilizando invariantes y modos de fallo.
• Sistemas de datos, sistemas de transmisión ("streaming"), infraestructura de "ML", optimización del rendimiento.

• Responsabilidad sobre los problemas.
• Simplicidad por encima de la complejidad.
• Curiosidad por el funcionamiento interno.
• Pensamiento de diseño robusto.
• Comunicación clara.

Estamos contratando a un "Senior Generalist Engineer" para nuestro equipo de "Research & Development" que sea capaz de hacerse responsable de los problemas de principio a fin y entregar sistemas de producción completos, no solo componentes. Este es un rol amplio y de gran responsabilidad para un ingeniero que pueda operar en software, sistemas distribuidos, infraestructura, datos y, cuando sea útil, "machine learning", pasando de enunciados de problemas vagos a diseños claros, implementaciones robustas, despliegues fiables y una operación eficaz en producción.

El éxito en este puesto requiere un sólido pensamiento basado en principios fundamentales, un criterio técnico acertado, una profunda capacidad de depuración y la voluntad de trabajar entre distintas áreas para cumplir con el objetivo. Buscamos a un verdadero generalista de la ingeniería: alguien que reduzca la complejidad, mejore la fiabilidad y el rendimiento, y trate el "ML" como una herramienta más entre muchas, en lugar de como la respuesta por defecto.

¿Tienes curiosidad por saber qué hace de Moniepoint un lugar increíble para trabajar? Consulta las publicaciones sobre cómo cultivamos una cultura de innovación, trabajo en equipo y crecimiento.

• Diseñar y construir sistemas de grado de producción que sean fiables, escalables y observables.
• Responsabilizarse de los sistemas de principio a fin: problema → diseño → datos → implementación → despliegue → operaciones.
• Trabajar en servicios de aplicación, sistemas distribuidos, infraestructura, tuberías de datos ("data pipelines") y sistemas de "ML".
• Depurar problemas complejos de producción en múltiples capas.
• Tomar decisiones de ingeniería basadas en principios fundamentales.
• Mejorar el rendimiento, la latencia, la fiabilidad y la eficiencia de costes.
• Contribuir a la arquitectura y a la dirección técnica.
• Escribir código y documentación mantenibles.
• Elevar el nivel de ingeniería.
• Machine Learning como parte del rol
  • Enmarcar los problemas correctamente: cuándo usar "ML" frente a sistemas deterministas
  • Trabajar con los datos de principio a fin
  • Entrenar, evaluar e iterar sobre modelos
  • Construir tuberías ("pipelines") reproducibles
  • Desplegar modelos y monitorizar el rendimiento, la deriva ("drift") y el coste
  • Depurar fallos del sistema + del modelo

• Entregar sistemas de producción funcionales a partir de problemas ambiguos.
• Aplicar "ML" solo cuando sea necesario.
• Construir sistemas fiables y escalables.
• Reducir la complejidad.
• Ganarse la confianza en el criterio técnico.

Si eres un constructor, un pensador de sistemas y un tecnólogo al que le encanta explorar lo que viene después, nos encantaría que nos ayudaras a dar forma al futuro de "Moniepoint".