Ingeniero Líder de SDLC con IA

• Más de 8 años en roles de ingeniería de software, ingeniería de plataformas o arquitectura técnica, con responsabilidad demostrada en flujos de trabajo de ingeniería complejos. 
• Sólidas habilidades prácticas de codificación en Python más al menos un lenguaje de backend o de sistemas como Go, Java, C, C++ o Rust. 
• Profunda experiencia práctica en el uso de agentes de codificación de IA y flujos de trabajo de SDLC habilitados por LLM para grandes bases de código, documentación técnica y aceleración de la ingeniería. 
• Buen conocimiento de arquitecturas de software en la nube derivadas de OpenStack, descomposición modular de servicios, CI/CD, entrega basada en Kubernetes y operaciones de plataforma. 
• Capacidad para liderar ingenieros senior en entornos ambiguos, cuestionar los resultados de la IA y convertir evidencias incompletas en decisiones de ingeniería estructuradas y accionables. 
• Comodidad trabajando en programas empresariales de alta responsabilidad y sensibilidad a la confidencialidad, donde las restricciones de auditabilidad, trazabilidad y soberanía son obligatorias. 

Ejemplos de herramientas de mercado, modelos y plataformas de SDLC esperados 

• Entornos de desarrollo de IA como Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline o extensiones basadas en VS Code conectadas a endpoints de modelos aprobados por la empresa. 
• Modelos de código abierto, de pesos abiertos o con capacidad de codificación chinos como DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral o modelos similares operados mediante controles aprobados. 
• Componentes de flujo de trabajo de SDLC y agentes como LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, pipelines de RAG, bucles de evaluación y patrones estructurados de llamada a herramientas (tool-calling). 
• Entornos de ingeniería que incluyen GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, registros de paquetes privados y flujos de trabajo de automatización nativos de terminal. 

Responsabilidades clave 

• Definir y liderar patrones de SDLC asistidos por IA para la incorporación de repositorios, exploración de código, mapeo de servicios, diagnóstico de compilación, documentación y generación de evidencias de ingeniería. 
• Guiar el análisis de servicios de plano de control derivados de OpenStack, APIs, dependencias, flujos de integración y estructuras de compilación en múltiples repositorios y equipos. 
• Evaluar y operacionalizar plataformas de desarrollo de IA, agentes de codificación y stacks de modelos de codificación de pesos abiertos (open-weight) o chinos aprobados para casos de uso empresariales seguros. 
• Establecer controles de "human-in-the-loop", puertas de calidad (quality gates), librerías de prompts, patrones de revisión reutilizables y estándares de evidencia para resultados de ingeniería generados por IA. 
• Asesorar a ingenieros de software y especialistas de plataforma sobre el uso seguro y eficaz de herramientas de IA, coordinándose con los equipos de arquitectura, seguridad, DevOps y testing. 
• Producir artefactos listos para stakeholders senior, incluyendo riesgos de transición, vistas de descomposición de servicios, observaciones de madurez de la base de código y acciones de ingeniería recomendadas. 

• Entorno internacional, dinámico y colaborativo.
• T-Social: iniciativas sociales (deportes, comunidad, salud,...).
• Modelo de trabajo híbrido (remoto/presencial).
• Horario de trabajo flexible.