México
Corning
Mastercard
Ingeniero/a de Software Senior
México
Ciudad de México, Mexico
PythonJavaReactAWSKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Título y Resumen
Mastercard impulsa las economías y empodera a las personas en más de 200 países y territorios en todo el mundo. Junto con nuestros clientes, ayudamos a construir una economía sostenible donde todos puedan prosperar. Apoyamos una amplia gama de opciones de pago digital, haciendo que las transacciones sean seguras, sencillas, inteligentes y accesibles. Nuestra tecnología e innovación, asociaciones y redes se combinan para ofrecer un conjunto único de productos y servicios que ayudan a las personas, las empresas y los gobiernos a alcanzar su máximo potencial.
Ingeniero/a de Software Senior
Descripción general
La organización de Datos e IA de CNPF busca un/a Ingeniero/a de Software Senior excepcional para ayudar a construir la próxima generación de aplicaciones inteligentes y agentivas, y plataformas de ingeniería. Este es un puesto de alto impacto para un/a ingeniero/a práctico/a que combine una profunda experiencia en ingeniería de software con una pasión por la IA, la innovación y la resolución práctica de problemas.
Diseñará y construirá sistemas escalables y listos para producción que aprovechen la IA, los flujos de trabajo agentivos y las herramientas de desarrollo modernas para acelerar la entrega de productos y mejorar la productividad de la ingeniería en todo el ciclo de vida del desarrollo de productos. Trabajará en la intersección de la ingeniería de software, el desarrollo de capacidades de IA, la experiencia del desarrollador y la innovación de plataformas, transformando tecnologías emergentes en capacidades seguras, fiables y reutilizables que creen un valor empresarial medible.
Responsabilidades del puesto
Como Ingeniero/a de Software Senior, usted:
Diseño, Arquitectura y Desarrollo de Software
- Diseñar, construir y evolucionar aplicaciones inteligentes y agentivas y capacidades de plataforma que resuelvan problemas empresariales significativos a escala
- Aplicar principios sólidos de diseño de software, patrones de diseño y mejores prácticas arquitectónicas para crear sistemas escalables, mantenibles y extensibles
- Influir y contribuir a las decisiones de arquitectura de sistemas, incluidos sistemas distribuidos, patrones orientados a eventos y diseño nativo de la nube
- Desarrollar código de alta calidad, bien estructurado y eficiente, aprovechando sólidas estructuras de datos y pensamiento algorítmico
Ingeniería e Innovación Habilitadas por IA
- Aplicar patrones de desarrollo de IA y agentivos para mejorar la productividad de la ingeniería en diseño, codificación, pruebas, depuración, documentación, ingeniería de lanzamientos y soporte operativo
- Utilizar herramientas modernas y asistentes de codificación de manera reflexiva para acelerar la entrega, manteniendo al mismo tiempo altos estándares de calidad, seguridad, fiabilidad y mantenibilidad
- Evaluar herramientas, frameworks y plataformas emergentes de IA e integrarlos en los flujos de trabajo de ingeniería donde creen un valor medible
Pruebas e Ingeniería de Calidad
- Diseñar e implementar estrategias de prueba integrales, incluidas pruebas unitarias, funcionales, de integración y de extremo a extremo
- Construir y mantener frameworks de pruebas automatizadas e integrarlos en pipelines de CI/CD
- Garantizar altos niveles de cobertura de pruebas, fiabilidad del sistema y prevención de defectos en todo el ciclo de vida del software
- Aprovechar soluciones asistidas por IA para mejorar la eficiencia y eficacia de las pruebas
Calidad del Código y Excelencia en Ingeniería
- Realizar y participar activamente en revisiones de código, asegurando la adherencia a los estándares de codificación, mantenibilidad, seguridad y mejores prácticas
- Promover la excelencia en ingeniería, incluido código limpio, diseño reutilizable y prácticas de mejora continua
- Mentorizar a compañeros a través de procesos de revisión y intercambio de conocimientos
Rendimiento, Seguridad y Fiabilidad
- Diseñar y optimizar sistemas para el rendimiento, la escalabilidad, la latencia y la eficiencia de costes
- Aplicar y promover prácticas de codificación segura, integrando consideraciones de seguridad en todas las etapas del desarrollo (DevSecOps)
- Garantizar que los sistemas sean observables, resilientes y estén listos para producción, con sólidas capacidades de monitorización, alerta y respuesta a incidentes
Operatividad y Resolución de Problemas
- Construir sistemas con una sólida preparación operativa, garantizando la mantenibilidad y la capacidad de soporte en entornos de producción
- Diagnosticar y resolver problemas técnicos complejos en sistemas distribuidos, utilizando enfoques estructurados de resolución de problemas
- Mejorar continuamente la fiabilidad del sistema a través de la automatización, el análisis de causa raíz y las mejoras proactivas
Colaboración y Entrega
- Colaborar con equipos de producto, ciencia de datos e ingeniería para traducir ideas en soluciones listas para producción con un claro impacto empresarial
- Mejorar la eficiencia del SDLC a través de la automatización, CI/CD y flujos de trabajo asistidos por IA
- Liderar con el ejemplo a través del desarrollo práctico, una sólida propiedad y ejecución
Todo sobre usted
- Le entusiasma construir sistemas innovadores y escalables que resuelvan problemas del mundo real
- Combina sólidos fundamentos de ingeniería (diseño, pruebas, algoritmos) con curiosidad por las tecnologías emergentes de IA
- Asume la responsabilidad de los resultados y entrega consistentemente soluciones de alta calidad
- Equilibra la velocidad con el rigor de ingeniería, asegurando que los sistemas sean seguros, fiables y mantenibles
- Es un/a colaborador/a sólido/a que eleva el rendimiento del equipo a través de la comunicación, la mentoría y los estándares compartidos
- Adopta el aprendizaje continuo y la experimentación para ampliar los límites de la ingeniería de software moderna
Cualificaciones ideales del candidato
- Sólidas habilidades de programación en lenguajes como Java y/o Python, con capacidad demostrada para escribir código eficiente y de alto rendimiento utilizando estructuras de datos y algoritmos apropiados
- Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones agentivas o habilitadas por IA;
- Sólida comprensión de APIs, sistemas distribuidos, arquitecturas orientadas a eventos y patrones de integración empresarial
- Experiencia intermedia con React o Next.js
- Experiencia con desarrollo nativo de la nube utilizando Kubernetes y plataformas de nube gestionadas como AWS o Azure
- Experiencia con CI/CD, automatización y herramientas de productividad de ingeniería;
- Familiaridad con frameworks de IA modernos, SDKs y herramientas para construir aplicaciones inteligentes y flujos de trabajo agentivos
- Experiencia demostrada en la construcción de sistemas escalables, mantenibles y listos para producción
- Experiencia demostrada en el diseño e implementación de estrategias y frameworks de pruebas unitarias, funcionales y de integración
- Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones o plataformas utilizando IA Generativa o patrones de diseño agentivos
- Sólida comprensión de:
- Sistemas distribuidos y arquitecturas nativas de la nube
- APIs, sistemas orientados a eventos y patrones de integración
- Compromisos de diseño de sistemas de IA (latencia, coste, fiabilidad, seguridad, gobernanza)
- Experiencia en la mejora de la calidad del código a través de revisiones de código entre pares y la aplicación de estándares de ingeniería
- Experiencia en llevar soluciones habilitadas por IA desde el prototipo a la producción con una sólida disciplina de ingeniería en fiabilidad, observabilidad, rendimiento y seguridad
- Experiencia en la mejora del SDLC a través de:
- Pipelines de CI/CD
- Automatización y frameworks de pruebas
- Flujos de trabajo de ingeniería asistidos por IA
- Experiencia con Kubernetes y plataformas en la nube (AWS, Azure)
- Familiaridad con frameworks de IA, SDKs y herramientas (LLMs, RAG, embeddings, APIs de inferencia)
- Requisitos educativos: Se requiere título de Grado, se prefiere título de Máster.
Cualificaciones preferidas
- Familiaridad con la evaluación de modelos, controles de seguridad de IA y prácticas de gobernanza
- Experiencia en la construcción de plataformas de desarrollo reutilizables o herramientas de ingeniería internas
- Uso práctico de asistentes de codificación de IA para mejorar la velocidad y calidad de entrega;
- Familiaridad con la orquestación de LLM, gestión de prompts y contexto, patrones de memoria, APIs de inferencia, embeddings, generación aumentada por recuperación, bases de datos vectoriales, evaluación de modelos, observabilidad de IA y controles de IA responsable.
Responsabilidad de Seguridad Corporativa
Todas las actividades que implican acceso a los activos, información y redes de Mastercard conllevan un riesgo inherente para la organización y, por lo tanto, se espera que cada persona que trabaje para, o en nombre de, Mastercard sea responsable de la seguridad de la información y debe:
- Cumplir las políticas y prácticas de seguridad de Mastercard;
- Garantizar la confidencialidad e integridad de la información a la que se accede;
- Informar de cualquier sospecha de violación o brecha de seguridad de la información, y
- Completar todas las formaciones de seguridad obligatorias periódicas de acuerdo con las directrices de Mastercard.
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