Sr Staff Software Engineer (R&D Engineering)

• Grado, Máster o Doctorado en Informática, Ingeniería o campo relacionado con experiencia profesional en entornos de software comercial o de producción

• Experiencia profunda en Python para la creación de librerías, frameworks o herramientas para desarrolladores, con un sólido conocimiento del diseño de APIs, empaquetado, pruebas y prácticas de desarrollo de código abierto

• Experiencia práctica con lenguajes compilados como C++ o C#, incluyendo trabajo en código crítico para el rendimiento, interoperabilidad o capas de binding entre Python y sistemas de bajo nivel

• Capacidad demostrada para liderar esfuerzos técnicos en múltiples equipos o unidades de negocio, impulsando la alineación en arquitectura, prioridades y ejecución en entornos ambiguos o políticamente complejos

• Inglés fluido, tanto escrito como hablado, con capacidad demostrada para comunicar conceptos técnicos de forma clara a ingenieros, gestores de producto y líderes en equipos globales

• La experiencia con software de simulación, computación científica, métodos numéricos o herramientas de ingeniería es una gran ventaja

• Trayectoria mentorizando ingenieros, realizando revisiones de diseño y elevando la calidad técnica de un equipo o base de código

Ofrecemos una gama completa de beneficios de salud, bienestar y financieros para atender a tus necesidades. Nuestra compensación total incluye ofertas tanto monetarias como no monetarias. Tu reclutador te proporcionará más detalles sobre el rango salarial y los beneficios durante el proceso de contratación.

#AnsysJob

El núcleo de tu experiencia de ingeniería es la creación de herramientas y librerías para desarrolladores que los ingenieros realmente quieran utilizar. Python es tu lenguaje principal, pero trabajar cerca del sistema cuando sea necesario también te resulta natural, incluyendo lenguajes compilados como C++ o C#, restricciones de rendimiento, bindings, wrappers y capas de integración.

Te importa el diseño de APIs porque determina la facilidad con la que otros ingenieros pueden construir sobre tu trabajo. Eso significa pensar detenidamente en la interfaz, la abstracción y los límites del sistema subyacente antes de comprometerse con una dirección.

La comunicación clara es tan importante como la profundidad técnica, ya que trabajarás en diferentes unidades de negocio y geografías. En Synopsys, esto significa ayudar a dar forma a PyAnsys, el ecosistema de Python de código abierto que extiende las herramientas de simulación y análisis de Ansys en industrias como la aeroespacial, la automotriz y la electrónica.

• Las librerías de Python que construyas se convertirán en la forma principal en que miles de ingenieros interactúen con los productos de Ansys, definiendo cómo se integra la simulación en flujos de trabajo automatizados, pipelines de CI/CD y entornos en la nube

• Tus decisiones arquitectónicas determinarán si PyAnsys escala para soportar nuevos productos y capacidades de Ansys durante los próximos cinco años, o si se convierte en una carga de mantenimiento que ralentice a todo el mundo

• Ingenieros de múltiples unidades de negocio adoptarán los patrones, estándares y herramientas que definas, creando consistencia y reduciendo la fricción en una cartera de productos históricamente fragmentada

• Los clientes que se han visto bloqueados por interfaces toscas o falta de automatización finalmente podrán programar, optimizar y escalar sus flujos de trabajo de simulación porque tú lo hiciste posible

• La comunidad de código abierto en torno a PyAnsys crecerá y contribuirá de manera más efectiva porque construiste APIs claras, escribiste documentación que tiene sentido y te involucraste con usuarios a los que les importa este trabajo

• Los ingenieros a los que mentorices llevarán adelante el rigor técnico y el pensamiento de diseño que tú modeles, elevando el nivel de ejecución en todo el equipo de PyAnsys y más allá

• Diseñar y desarrollar librerías de Python para PyAnsys, construyendo APIs y frameworks que hagan que las herramientas de simulación de Ansys sean más accesibles, programables e integradas en los flujos de trabajo de ingeniería modernos

• Liderar la arquitectura y la planificación técnica en múltiples proyectos dentro del ecosistema PyAnsys, coordinando con equipos de ingeniería de las distintas unidades de negocio de Ansys para alinearse en prioridades, interfaces y calendarios de lanzamiento

• Trabajar en el límite entre Python y lenguajes compilados como C++ o C#, construyendo bindings, wrappers y capas de integración que preserven el rendimiento al tiempo que mejoran la usabilidad

• Definir y aplicar las mejores prácticas para el diseño de librerías, pruebas, documentación y gestión de lanzamientos, realizando revisiones técnicas y mentorizando a ingenieros para elevar el nivel de calidad de todo el equipo

• Colaborar directamente con los equipos de producto de Ansys y usuarios estratégicos para comprender los requisitos, prototipar soluciones y validar que lo que estás construyendo realmente resuelve los problemas que enfrentan los ingenieros en producción

• Depurar problemas complejos que abarcan Python, código compilado y los solvers subyacentes de Ansys, coordinando con los equipos de QA y soporte para asegurar que los problemas se resuelvan y no vuelvan a aparecer

• Representar el esfuerzo de PyAnsys en discusiones técnicas con el liderazgo, los clientes y la comunidad de código abierto, traduciendo los objetivos de negocio a la realidad de la ingeniería

Esta es una posición totalmente remota basada en España. Los candidatos deben residir actualmente en España o estar dispuestos a trasladarse antes de incorporarse a la empresa.

• Puedes explicar a un ingeniero mecánico por qué su script de Python es lento, proponer tres formas de arreglarlo y ayudarle a entender las compensaciones sin que sienta que debería haberlo sabido de antemano

• Cuando un gestor de producto pregunta si una funcionalidad es posible, no te limitas a decir sí o no, sino que describes qué se necesitaría, qué coste supondría en complejidad y cuál es el alcance adecuado para la primera iteración

• Escribes código que otros ingenieros pueden leer seis meses después sin necesidad de preguntarte qué estabas pensando, y revisas los pull requests con el mismo cuidado con el que querrías que se aplicara a tu propio trabajo

• Has aprendido que la mejor manera de influir en un equipo distribuido no es dictar mandatos, sino construir algo tan claramente mejor que la gente elija adoptarlo

• Te sientes cómodo presentando una hoja de ruta técnica ante una sala llena de ingenieros sénior y líderes de producto, respondiendo a preguntas difíciles y ajustando tu plan basándote en el feedback sin perder el hilo

• Cuando algo se rompe en producción, mantienes la calma, reúnes a las personas adecuadas y trabajas el problema metódicamente hasta que se resuelve y se comprende