Reino Unido
Eque2
JPMorgan Chase & Co.
Ingeniero/a Principal de Plataforma - Python
Reino Unido
Glasgow, Scotland, Reino Unido
PythonAWSGCPDockerKubernetesTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
¿Estás listo/a para dar forma al futuro de la tecnología en un líder financiero global? Únete a nosotros y marca la diferencia construyendo plataformas cloud avanzadas que potencian la toma de decisiones basada en datos. En JPMorgan Chase, colaborarás con el mejor talento, aprovecharás herramientas de vanguardia y ayudarás a entregar soluciones que transforman nuestra forma de trabajar. Esta es tu oportunidad de superar límites, hacer crecer tu experiencia y formar parte de un equipo que valora la innovación y el aprendizaje continuo. Descubre una aventura profesional donde tus ideas importan y tus habilidades impulsan el cambio.
Como Ingeniero/a Principal de Software, Plataforma Cloud, en el equipo de IA Corporativa y Plataformas de Datos de Machine Learning, diseñarás y entregarás soluciones tecnológicas seguras y de alta calidad que respaldan nuestra estrategia de datos y análisis. Desarrollarás productos basados en la nube, mejorarás la productividad y permitirás la innovación responsable en toda la firma. Colaborarás con otros para aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el machine learning, creando nuevas oportunidades e impulsando el éxito empresarial. Tendrás la oportunidad de liderar, crecer y marcar la diferencia en un entorno dinámico e inclusivo.
Responsabilidades del puesto
- Proporcionar liderazgo técnico y orientación al equipo de ingeniería cloud.
- Liderar el diseño y desarrollo de infraestructura cloud y herramientas de plataforma seguras, escalables y fiables.
- Impulsar la adopción de prácticas modernas de Experiencia del Desarrollador (DevEx) y evolucionar las herramientas de CI/CD y de desarrollador.
- Impulsa la adopción y gobernanza de prácticas de ingeniería asistidas por IA aprobadas en todos los equipos para mejorar la calidad del código, la velocidad de entrega y los resultados operativos (por ejemplo, revisión/refactorización de código asistida por IA, aceleración de pruebas, preparación para lanzamientos, análisis de incidentes/causas raíz), al tiempo que se establecen estándares de validación medibles (codificación segura, revisión por pares, pruebas automatizadas) y se promueve la reutilización de patrones probados y la automatización dentro de la cadena de herramientas SDLC/TLM.
- Aplica conocimientos de herramientas dentro de la cadena de herramientas del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, incluidas las capacidades aprobadas de desarrollo y automatización asistidas por IA, para mejorar el valor obtenido por la automatización a escala.
- Alinear la estrategia y las hojas de ruta de la plataforma con las prioridades del negocio y liderar iniciativas de modernización multifuncionales.
- Evaluar, integrar y gobernar herramientas estratégicas para mejorar la experiencia del desarrollador.
- Colaborar con los equipos de desarrollo para identificar y eliminar cuellos de botella en la plataforma.
- Definir y promover rutas pavimentadas y flujos de trabajo de autoservicio para desarrolladores.
- Implementar canalizaciones de telemetría y flujos de trabajo en tiempo real para la observabilidad y el análisis de la plataforma.
- Fomentar la adopción de herramientas de productividad a través de documentación, formación y participación con la comunidad de desarrolladores.
- Estandarizar el uso de herramientas de codificación asistida por IA y ecosistemas de desarrollo impulsados por IA.
- Contribuir al diseño y desarrollo de agentes de IA e integraciones de Model Context Protocol (MCP) utilizando frameworks como Google ADK y los SDKs de Anthropic.
Cualificaciones, Capacidades y Habilidades Requeridas
- Formación formal o certificación en conceptos de ingeniería de software.
- Experiencia práctica con al menos un proveedor cloud principal (AWS, Azure o GCP).
- Conocimientos avanzados de plataformas de contenedorización y orquestación (Docker, Kubernetes, ECS, etc.).
- Experiencia demostrada liderando el uso efectivo de herramientas de desarrollo de software asistidas por IA autorizadas por la empresa dentro del entorno de trabajo (por ejemplo, para codificación, revisión de código, aceleración de pruebas, resolución de problemas) con la capacidad de establecer expectativas de equipo para validar la corrección, el rendimiento y la seguridad de las salidas de IA.
- Sólida comprensión del uso responsable de la IA en flujos de trabajo de ingeniería, incluidas las consideraciones sobre la sensibilidad de los datos, el manejo seguro de entradas/salidas y la adhesión a las expectativas de resiliencia y seguridad; experiencia en la formación de ingenieros/as senior y líderes sobre patrones y controles de uso conforme.
- Experiencia en Experiencia del Desarrollador (DevEx) y herramientas de CI/CD (Jenkins, Spinnaker, Bitbucket, GitHub, etc.).
- Sólidos conocimientos de las mejores prácticas de seguridad en la nube, metodologías 'shift-left' y procesos de DevSecOps.
- Habilidades de programación en Golang o Python, con comprensión de las mejores prácticas de desarrollo de software.
- Competencia en herramientas de aprovisionamiento de infraestructura cloud (Terraform, KRO, Crossplane, etc.).
- Experiencia con herramientas de registro y monitorización (Splunk, Grafana, Datadog, Prometheus, etc.).
- Profundo conocimiento del diseño, arquitectura y estrategias de migración de infraestructura cloud.
- Competencia en flujos de trabajo de codificación asistida por IA, incluidas herramientas de desarrollo impulsadas por LLM, desarrollo basado en especificaciones e ingeniería de prompts.
Cualificaciones, Capacidades y Habilidades Preferidas
- Máster en un campo relacionado y certificaciones en Cloud, Kubernetes o tecnologías de infraestructura como código.
- Experiencia en la implementación de arquitecturas multicloud y en la dirección del desarrollo de plataformas de extremo a extremo.
- Experiencia en el diseño y desarrollo de plataformas escalables de IA/ML o de datos.
- Experiencia con automatización y orquestación de flujos de trabajo para la eficiencia operativa.
- Contribuciones publicadas a proyectos de código abierto o reconocidos en la industria.
- Experiencia práctica en la creación de agentes de IA y servidores/integraciones MCP a escala utilizando frameworks como Google ADK, los SDKs de Anthropic y herramientas de orquestación de agentes.
- Experiencia en la mejora de ecosistemas de codificación impulsados por IA con herramientas específicas de la empresa para mejorar la productividad del desarrollador y los flujos de trabajo de ingeniería de plataformas.
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