Ingeniero de Servicios OpenStack / AI SWE

• Más de 5 años en ingeniería de software, ingeniería de plataformas en la nube, desarrollo orientado a DevOps o roles de traspaso técnico de software. 
• Sólidas habilidades en Python además de experiencia en al menos un lenguaje de backend o de sistemas como Go, Java, C, C++ o Rust. 
• Experiencia práctica en el uso de herramientas de desarrollo asistidas por IA para la exploración de bases de código, generación de documentación, soporte de refactorización o triaje de problemas de construcción. 
• Buen conocimiento de arquitecturas derivadas de OpenStack, planos de control de nube, servicios distribuidos, APIs, CI/CD, entrega de contenedores y entornos basados en Linux. 
• Fuerte disciplina analítica para separar las sugerencias de la IA de los hallazgos respaldados por evidencia y producir resultados técnicos concisos para los responsables de ingeniería. 
• Comodidad trabajando en entornos empresariales confidenciales con altas expectativas en cuanto a trazabilidad, calidad de la documentación y preparación para un traspaso estructurado.

• Formación personalizada: acceso a Coursera para aprender lo que quieras, cuando quieras.
• Clases de idiomas semanales (inglés y alemán).
• Sesiones de mentoría internacional & Días de experiencia.
• Plan de compensación flexible (seguro médico, vales de comida, cuidado infantil, transporte).
• Telemedicina.
• Seguro de vida y accidentes.
• Fondo social.
• Más de 26 días de vacaciones al año.
• Acceso gratuito a servicios especializados (médicos, legales, bienestar).
• Cobertura salarial del 100% durante la baja médica.

• Analizar servicios de estilo OpenStack y sus componentes circundantes para mapear APIs, flujos de configuración, dependencias de servicios, uso de bases de datos y supuestos operativos. 
• Utilizar agentes de codificación con IA para acelerar la navegación por el código, la reconstrucción de flujos de llamadas, el análisis de interfaces y la documentación técnica en entornos extensos de múltiples repositorios. 
• Apoyar el diagnóstico de construcción y pruebas para servicios seleccionados, incluyendo la resolución de dependencias, problemas de construcción de contenedores, lagunas de configuración en tiempo de ejecución y problemas de reproducibilidad. 
• Crear artefactos estructurados para el traspaso de servicios, tales como mapas de servicios, notas de dependencia, resúmenes de API, observaciones de riesgo y documentos de incorporación para los equipos receptores. 
• Trabajar con especialistas en DevOps, testing, seguridad y arquitectura para validar los hallazgos asistidos por IA y convertirlos en elementos accionables para el backlog de ingeniería. 
• Identificar deuda técnica, riesgos de mantenibilidad, acoplamientos ocultos, documentación ausente y áreas donde el análisis automatizado deba complementarse con una revisión experta. 

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

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

• Entornos de codificación con IA como Cursor, Windsurf, Claude Code, Cline, Continue o extensiones de IA basadas en VS Code para flujos de trabajo de ingeniería en repositorios grandes. 
• Modelos con capacidad de codificación como DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral u otros stacks de modelos de pesos abiertos y empresariales aprobados. 
• Componentes y patrones relacionados con OpenStack como Nova, Neutron, Cinder, Keystone, Glance, Horizon, Heat, servicios de placement, buses de mensajes e integraciones con Kubernetes. 
• Herramientas de ingeniería de apoyo como Git, GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, herramientas de Python, clientes de API, herramientas de análisis de logs y escáneres de dependencias.