El puesto está orientado a profesionales con amplia experiencia en desarrollo backend y plataformas de datos. La posición requiere diseñar, desarrollar y mantener microservicios de alto rendimiento, integraciones en entornos distribuidos y soluciones escalables en la nube.

Responsabilidades:

• Diseñar, desarrollar y mantener APIs RESTful y microservicios de alto rendimiento y asincrónicos utilizando principalmente Python y el framework FastAPI.
  
• Implementar arquitectura orientada a eventos e integrar con Kafka para una comunicación confiable y asincrónica entre servicios.
  
• Garantizar la calidad del código mediante pruebas continuas, utilizando herramientas como pytest para pruebas unitarias e integradas.
  
• Gestionar y optimizar soluciones de almacenamiento de datos, incluyendo bases de datos relacionales como PostgreSQL y bases de datos NoSQL como MongoDB.
  
• Construir, mantener y optimizar canalizaciones de datos y procesos de transformación utilizando tecnologías de big data como PySpark y Databricks.
  
• Colaborar con equipos de Ciencia de Datos para operacionalizar modelos de aprendizaje automático y asegurar la integridad de los datos en toda la plataforma.
  
• Gestionar el ciclo de vida de la contenerización de las aplicaciones utilizando Docker.
  
• Orquestar, desplegar y escalar servicios en el entorno en la nube utilizando Kubernetes y herramientas relacionadas como Helm.
  
• Mantener y mejorar los procesos de Integración y Despliegue Continuos (CI/CD) empleando GitHub y GitHub Actions.
  

Requisitos:

• Título universitario en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
  
• Más de 5 años de experiencia en Ingeniería de Software, con al menos 2 años en un puesto sénior o híbrido que combine responsabilidades de Backend y Plataforma.
  
• Dominio avanzado de Python, buenas prácticas de desarrollo y escritura de código limpio y escalable.
  
• Experiencia comprobada en el diseño e implementación de APIs en entornos de producción con frameworks modernos como FastAPI.
  
• Conocimiento experto en Docker y experiencia en orquestación de contenedores a nivel de producción mediante Kubernetes.
  
• Experiencia práctica con herramientas de procesamiento de datos masivos como PySpark (en entornos como Databricks) y manipulación de datos con Pandas.
  
• Experiencia en el uso de brokers de mensajería asincrónicos (Kafka) y gestión de bases de datos relacionales (PostgreSQL) y NoSQL (MongoDB).
  
• Dominio de servicios en la nube de Microsoft Azure y uso avanzado de GitHub para control de versiones e implementación de CI/CD.