Senior Python Fintech Engineer

### Requisitos Técnicos y Académicos **Formación Académica:** Ingeniero Civil en Computación, Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Civil Industrial con minor en Tecnologías de la Información, Magíster en Ciencias de la Computación o carreras afines. **Experiencia Profesional:** Mínimo 4 años de experiencia en desarrollo de software backend, con una capacidad demostrada para modelar e implementar lógica de negocio compleja y reglas de decisión. **Conocimientos Técnicos:** - **Lenguajes y Frameworks:** Dominio experto de Python (Excluyente) construyendo APIs robustas. Valoramos la experiencia en cualquier framework web moderno (Flask, FastAPI, Django, etc.). Es clave tener un manejo sólido de patrones de Inyección de Dependencias (ej. Injector). - **Arquitectura y Diseño:** Diseño sólido de APIs REST, Microservicios y aplicación de Clean Architecture. Deseable manejo de patrones de diseño. - **Base de Datos:** Manejo de SQLAlchemy y PostgreSQL. Fuerte capacidad para la elaboración de consultas complejas y optimización de performance en modelos de datos relacionales. - **Tipado y Validación de Datos:** Valoramos el uso de Pydantic y Type Hints. Consideramos equivalente la experiencia en lenguajes fuertemente tipados (Java, C#, Go, TypeScript) aplicada a escribir Python moderno. - **Ecosistema Cloud y Observabilidad:** Experiencia integrando servicios en la nube (preferentemente AWS), con foco en SQS/SNS y S3. Nociones de pipelines CI/CD y contenedores (Docker/Kubernetes). Uso de herramientas de observabilidad en producción (ej. Elastic APM). - **Aceleración del Desarrollo con IA:** Familiaridad con herramientas de IA generativa (Claude, Cursor, GitHub Copilot) y estándares de integración (como MCP). - **Calidad de Software y Testing:** Experiencia definiendo estrategias de pruebas automatizadas (unitarias y de integración). Dominio avanzado de mocks, fixtures y simulación de servicios de terceros. - **Fundamentos y Performance:** Capacidad analítica para el diseño de algoritmos eficientes, optimización de complejidad computacional (Big O) y procesamiento de grandes volúmenes de datos. ### Competencias Conductuales - **Mindset de Aprendizaje Continuo:** Curiosidad intelectual proactiva y adopción rápida de nuevas tecnologías. - **Liderazgo Técnico y Mentoría:** Habilidad para guiar al equipo mediante el ejemplo, revisión de código y transferencia de conocimientos. - **Comunicación:** Capacidad para articular ideas complejas entre áreas técnicas y de negocio. - **Adaptabilidad:** Disposición para trabajar en entornos dinámicos y proponer soluciones ante cambios. ### Funciones - Impulsar la evolución del motor de scoring de financiamiento hacia una arquitectura escalable. - Automatización de operaciones: Optimizar el workflow interno de apertura de créditos. - Trazabilidad y explicabilidad: Asegurar la consistencia y transparencia de los datos. - Vigilancia tecnológica: Investigar e integrar herramientas de IA en el ciclo de desarrollo. - Colaborar con el equipo de Data Analytics para mantener pipelines de modelos predictivos. - Liderar prácticas de ingeniería como Clean Architecture y pruebas automatizadas. ### Requirements adicionales - Experiencia en sistemas con reglas críticas (pricing, cobranza, banca). - Experiencia práctica manteniendo servicios con Flask y/o FastAPI. - Autonomía para modificar sistemas en C# / .NET (ASP.NET, EF6). - Experiencia operacionalizando modelos de Machine Learning (Pytorch o Scikit-learn).