Mastercard
Ingeniero/a de Software Senior
México
MéxicoCiudad de México, México
PythonJavaReactAWSKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Título y Resumen
Nuestro Propósito Mastercard impulsa economías y empodera a personas en más de 200 países y territorios en todo el mundo. Junto con nuestros clientes, estamos ayudando 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
Visión 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 agénticas 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 pasión por la IA, la innovación y la resolución práctica de problemas.
Diseñarás y construirás sistemas escalables y listos para producción que aprovechen la IA, flujos de trabajo agénticos y herramientas modernas para desarrolladores para acelerar la entrega de productos y mejorar la productividad de ingeniería en todo el ciclo de vida del desarrollo de productos. Trabajarás en la intersección de la ingeniería de software, el desarrollo de capacidades de IA, la experiencia del desarrollador y la innovación de plataformas, convirtiendo tecnologías emergentes en capacidades seguras, fiables y reutilizables que creen valor de negocio medible.
Responsabilidades del Puesto
Como Ingeniero/a de Software Senior, usted:
Diseño, Arquitectura y Desarrollo de Software
- Diseñar, construir y evolucionar aplicaciones inteligentes y agénticas y capacidades de plataforma que resuelvan problemas de negocio 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, incluyendo sistemas distribuidos, patrones orientados a eventos y diseño nativo en 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 agénticos para mejorar la productividad de ingeniería en diseño, codificación, pruebas, depuración, documentación, ingeniería de lanzamientos y soporte operativo
- Utilizar herramientas modernas y asistentes de codificación de forma 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 flujos de trabajo de ingeniería donde creen valor medible
Pruebas e Ingeniería de Calidad
- Diseñar e implementar estrategias de prueba integrales, incluyendo 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, incluyendo 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 rendimiento, escalabilidad, latencia y eficiencia de costes
- Aplicar y promover prácticas de codificación segura, integrando consideraciones de seguridad en todas las etapas de desarrollo (DevSecOps)
- Asegurar que los sistemas sean observables, resilientes y estén listos para producción, con una sólida monitorización, alertas y capacidades de respuesta a incidentes
Operatividad y Resolución de Problemas
- Construir sistemas con una sólida preparación operativa, asegurando la mantenibilidad y soportabilidad en entornos de producción
- Diagnosticar y resolver problemas técnicos complejos en sistemas distribuidos, aprovechando 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 propiedad 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 eficaz 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 del Candidato Ideal
- Sólidas habilidades de programación en lenguajes como Java y/o Python, con habilidad demostrada para escribir código eficiente y de alto rendimiento utilizando estructuras de datos y algoritmos apropiados
- Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones agénticas 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 en la nube utilizando Kubernetes y plataformas cloud 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 agénticos
- 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 agénticos
- Sólida comprensión de:
- Sistemas distribuidos y arquitecturas nativas en 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 impulsar 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 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 cloud (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 activos, información y redes de Mastercard conllevan un riesgo inherente para la organización y, por lo tanto, se espera que toda persona que trabaje para, o en nombre de, Mastercard sea responsable de la seguridad de la información y debe:
- Cumplir con 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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