Ingeniero Staff

• Más de 5 años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo un tiempo significativo en el ecosistema JVM/Scala (o una formación comparativamente sólida en un lenguaje de tipado estático con gran enfoque en sistemas distribuidos), además de un alcance demostrado de nivel Staff/Principal: marcar la dirección técnica, no solo ejecutarla.

• Experiencia práctica lanzando funciones impulsadas por IA/ML en producción a escala real, con usuarios reales: integración de LLM, sistemas de recomendación, ML aplicado o infraestructura agéntica.

• Gran comodidad con arquitecturas distribuidas y orientadas a eventos (Akka/Pekko, Kafka o equivalente); entiendes los modos de fallo, no solo el "happy path".

• Sólida experiencia práctica con sistemas distribuidos y orquestación de contenedores: Kubernetes, Docker y los patrones operativos que conllevan su ejecución a escala.

• Trayectoria tomando decisiones acertadas de "build-vs-buy" y de plataforma, incluyendo decisiones sobre costes, latencia, privacidad de datos y riesgo de proveedores específicamente para sistemas de IA.

• Mentalidad de producto: piensas en términos de impacto en el jugador y resultados de negocio, no solo en elegancia técnica.

• Un comunicador sólido capaz de moverse con fluidez entre una discusión de arquitectura en una pizarra con ingenieros y una argumentación en lenguaje sencillo para el liderazgo.

• Te desenvuelves bien en la ambigüedad: este rol comienza con un mandato, no con una especificación, y tú ayudarás a escribir dicha especificación.

• Competencia en comunicación profesional en inglés, tanto escrita como verbal.

Ten en cuenta que estos no son requisitos, sino aspectos que creemos que serían particularmente valiosos. Si algo o todo esto no se aplica a ti, por favor, no dejes que eso te impida presentar tu candidatura.

• Se recomienda tener un buen conocimiento del dominio del entretenimiento o de otra plataforma de consumo regulada y de alto rendimiento.

• Experiencia con plataformas de CRM y automatización de marketing.

• Experiencia gestionando o escalando infraestructura de IA/LLM autohospedada y observabilidad.

• Experiencia en detección de fraude, puntuación de riesgos o sistemas de "trust & safety".

• Experiencia introduciendo herramientas de IA en los flujos de trabajo propios de una organización de ingeniería (herramientas de desarrollo, revisión de código, respuesta ante incidentes), no solo en el producto.

• Prácticas y herramientas modernas de MLOps/LLMOps.

• Modelo de trabajo híbrido desde nuestra oficina en Marbella (3 días/semana) o totalmente remoto (UE)

• Empresa internacional innovadora que utiliza equipos tecnológicos de vanguardia

• Equipos colaborativos y entorno multicultural ágil

• Salario competitivo con horario flexible

• 23 días de vacaciones pagados + festivos oficiales

• Seguro médico privado para ti y tu familia

• Clases gratuitas de inglés/español online

• Eventos corporativos durante todo el año

• Oportunidades de aprendizaje continuo y desarrollo profesional

• Desayuno diario y almuerzo recién cocinado 3 días a la semana

• 50% de descuento en sesiones de entrenamiento personal y sesiones de fisioterapia

• Sala de juegos, cocina completa con bebidas calientes, fruta, refrescos

• Gimnasio, sala de masajes y mucho más

Somos un equipo diverso con gente estupenda de todo el mundo. Esta posición está disponible tanto como puesto híbrido en Marbella (España) como puesto totalmente remoto desde dentro de la UE. Ten en cuenta que no podemos patrocinar visados de trabajo fuera de la UE.

En Valsea, estamos dando forma al futuro del entretenimiento con experiencias inmersivas y atractivas que cautivan a jugadores de todo el mundo. Con sede en la soleada Marbella, España, nuestra vibrante oficina de planta abierta es el hogar de un equipo internacional de desarrolladores, especialistas en marketing, product owners y mucho más.

Valsea opera una plataforma tecnológica escalable líder, propiedad nuestra al 100%. Esto nos da la libertad de ofrecer resultados rápidamente. Integramos empresas externas seleccionadas en nuestro ecosistema para garantizar que ofrecemos productos frescos y vibrantes a nuestros clientes.

Trabajamos en un entorno de ritmo rápido, creando nuevas marcas, manteniendo y mejorando nuestro stack tecnológico, lanzando campañas líderes de adquisición y retención, y desarrollando nuevas funcionalidades. Nuestro espíritu es sencillo: ser los mejores en todo lo que hacemos.

A pesar de nuestro rápido crecimiento, Valsea sigue teniendo ese emocionante ambiente de start-up. Adoptamos un modelo de trabajo híbrido para equilibrar el crecimiento profesional con el bienestar personal. Con un entorno de trabajo dinámico, un salario atractivo y una cultura que prospera gracias a la colaboración, nuestra fuerza es nuestra gente.

Proporcionamos ordenadores portátiles de empresa y otras cosas que puedas necesitar para trabajar cómodamente. Los trabajadores remotos siempre están invitados a nuestro viaje anual de empresa y otros eventos de equipo. ¿Estás listo para formar parte de algo emocionante?

Un ingeniero de nivel "Staff" que ya haya hecho esto antes: alguien capaz de entrar en una plataforma madura y de gran escala, entender dónde la IA realmente marca la diferencia frente a dónde es solo ruido, y liderar el trabajo de ingeniería para lograrlo. Te sientes cómodo siendo la voz técnica más sénior de la sala, pero prefieres estar haciendo "pairing" con un ingeniero en una integración compleja que estar sentado todo el día con una presentación de estrategia. Piensas en sistemas, no en scripts: la fiabilidad en producción, la calidad de los datos y la seguridad no son algo secundario para ti, son parte del trabajo.

Este no es un rol de investigación. Es un rol de construcción, con la libertad y la séniority necesarias para también marcar el rumbo.

• Liderar la estrategia técnica y la hoja de ruta para la adopción de IA en todo el producto, la plataforma y las herramientas internas de Valsea, basándote en lo que es realmente factible en nuestro stack, no en presentaciones teóricas.

• Arquitectar y liderar la entrega de capacidades impulsadas por IA en nuestro backend de Scala/Go/Kafka, desde recomendaciones y personalización hasta señales de soporte/fraude/riesgo, automatización agéntica y herramientas internas para desarrolladores.

• Definir la visión y la hoja de ruta para la automatización de QA agéntica (utilizando agentes de IA para ampliar la cobertura de pruebas, detectar regresiones antes y reducir la carga de QA manual) y para un soporte y respuesta ante incidentes acelerado por IA que reduzca el tiempo de detección y de resolución.

• Introducir herramientas de IA en la raíz de nuestros pipelines de SDLC (GitHub/GitLab: revisión de código, pruebas, puertas de despliegue), de modo que la asistencia de la IA esté integrada en la forma en que el equipo lanza productos, y no sea algo añadido a posteriori.

• Evaluar e integrar infraestructura de LLM y ML (autohospedada y basada en API), tomando decisiones pragmáticas de "build-vs-buy" que respeten nuestras restricciones de escala, latencia y costes.

• Establecer estándares de Desarrollo de Producto sobre cómo se diseñan, prueban, monitorizan y revierten las funciones de IA. Los sistemas impulsados por modelos deben cumplir el mismo rigor que cualquier otro servicio de producción.

• Colaborar directamente con el liderazgo de Ingeniería, Producto y Datos para identificar dónde la IA crea un valor real para el jugador o para el negocio, y convertir eso en un plan de ejecución.

• Actuar como un multiplicador técnico: mentorizar a ingenieros y managers de nivel sénior y medio, dirigir revisiones de diseño y elevar el listón técnico sobre cómo el resto del equipo piensa los sistemas asistidos y dirigidos por IA.

• Mantenerse "hands-on": prototipar rápido, meterse en el código y desbloquear por ti mismo problemas difíciles de integración y rendimiento cuando sea necesario.