Lider Tecnológico

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CENTRO busca un Lead Engineer que combine sólidas habilidades técnicas con liderazgo de equipo para dirigir el desarrollo, evolución y operación de las plataformas digitales de la institución. Esta persona será responsable de garantizar la disponibilidad, seguridad, escalabilidad y mantenibilidad de los sistemas digitales que dan soporte a la comunidad académica y administrativa, al tiempo que guiará el diseño y la entrega de productos tecnológicos que mejoren la experiencia educativa. Objetivo del puesto Buscamos a alguien que sea referente técnico para su equipo, capaz de traducir necesidades institucionales en soluciones tecnológicas robustas, sostenibles y bien ejecutadas. Deberá promover buenas prácticas de ingeniería, desarrollo de software, ciberseguridad, documentación, colaboración y mejora continua. Responsabilidades Liderazgo técnico y de equipo Liderar técnicamente al equipo de desarrollo, definiendo estándares, lineamientos y mejores prácticas de ingeniería. Realizar revisiones de código (code reviews), mentorear al equipo y promover su crecimiento profesional. Estimar esfuerzos, planear sprints y dar seguimiento al avance de proyectos e iniciativas digitales. Colaborar estrechamente con Negocio, Diseño (UX/UI) y las áreas académicas para priorizar y refinar requerimientos. Desarrollo de software y plataformas digitales Participar activamente en el desarrollo: escribir, revisar y refactorizar código de calidad productiva (frontend y backend). Diseñar e integrar APIs e integraciones con sistemas internos y servicios de terceros. Diseñar la arquitectura de aplicaciones y plataformas digitales, asegurando escalabilidad, mantenibilidad y rendimiento. Definir e implementar pipelines de CI/CD, control de versiones y prácticas de testing automatizado. Garantizar la documentación técnica del producto, sus APIs e integraciones. Aplicar prácticas de seguridad en el ciclo de desarrollo (secure coding) y cuidar la protección de datos personales. Inteligencia artificial, agentes y automatización Liderar la adopción responsable de inteligencia artificial generativa y agentes de IA en los flujos de trabajo de desarrollo de software y soporte. Diseña, prototipar e implementar agentes y asistentes basados en modelos de lenguaje (LLMs) que automaticen tareas, integren sistemas internos y mejoren la productividad de los equipos. Evaluar e integrar herramientas y frameworks de IA para el desarrollo de software. Construir integraciones mediante APIs de IA, técnicas de RAG y orquestación de agentes, cuidando costos, calidad y trazabilidad. Reportar cualquier situación que ponga en riesgo la calidad del servicio o la reputación de la Institución. Fomentar un clima laboral sano, inclusivo y propicio para la adecuada convivencia y mejora continua. Cumplir con los lineamientos, políticas y procedimientos institucionales, así como con el código de ética. Requisitos y calificaciones Formación y experiencia Licenciatura o ingeniería en Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación o afín (o experiencia equivalente). De 3 a 5 años de experiencia en desarrollo de software, incluyendo al menos 1 año liderando equipos. Conocimientos técnicos Dominio de al menos un lenguaje de programación moderno, como JavaScript/TypeScript, Python, Java, C# o PHP, y experiencia con frameworks asociados. Experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales, por ejemplo SQL, PostgreSQL, MySQL, MongoDB u otras tecnologías equivalentes. Experiencia con servicios en la nube, como AWS, Azure o GCP, así como con contenedores, especialmente Docker. Deseable: experiencia con orquestación mediante Kubernetes u otras herramientas similares. Conocimiento práctico de redes, sistemas operativos y administración básica de servidores, particularmente en entornos Linux y/o Windows Server. Manejo de Git, flujos de trabajo de control de versiones, metodologías ágiles como Scrum o Kanban, y herramientas de gestión de proyectos. Fundamentos sólidos de ciberseguridad, gestión de accesos, buenas prácticas de desarrollo seguro y protección de datos personales. Inteligencia artificial y agentes Experiencia práctica utilizando IA generativa y asistentes de código en el flujo de trabajo de desarrollo, por ejemplo herramientas tipo Copilot, Claude, Codex u otras similares. Conocimiento de APIs de modelos de lenguaje, como OpenAI, Anthropic u otros proveedores, y nociones de cómo integrarlas en aplicaciones, automatizaciones o flujos internos. Familiaridad con conceptos como context engineering, RAG, embeddings, agentes de IA y bases de datos vectoriales. Deseable: experiencia implementando soluciones con estas tecnologías. Criterio para evaluar cuándo, cómo y para qué aplicar IA de manera segura, útil, trazable y eficiente, considerando calidad, privacidad, costos y riesgos. Habilidades blandas Liderazgo, comunicación clara y capacidad de colaboración con áreas no técnicas. Pensamiento analítico, orientación a resultados y resol

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