Desarrollador(A) Full Stack con Ia

MyApps es una empresa especializada en el desarrollo de software a medida, adaptado a las necesidades específicas de cada cliente. Nuestro enfoque se centra en crear soluciones que optimicen procesos, aumenten la productividad y generen valor para las empresas. Contamos con un equipo técnico que acompaña a nuestros clientes desde el análisis hasta la implementación final del proyecto.

Buscamos un(a) Desarrollador(a) Full Stack con experiencia en Inteligencia Artificial Generativa, proactivo(a), analítico(a) y orientado(a) a resultados, con experiencia comprobada en el diseño, desarrollo e implementación de aplicaciones empresariales, soluciones tecnológicas de extremo a extremo y proyectos de Inteligencia Artificial Generativa. El candidato ideal cuenta con conocimientos en tecnologías modernas de frontend y backend, diseño de arquitecturas de software, desarrollo de APIs, bases de datos relacionales y no relacionales, así como experiencia en la construcción e implementación de soluciones basadas en arquitecturas RAG (Retrieval Augmented Generation), integración de modelos LLM y metodologías de desarrollo SDD (Spec-Driven Development). Asimismo, deberá contar con capacidad de liderazgo técnico para coordinar equipos multidisciplinarios, gestionar entregables y garantizar la calidad, seguridad y escalabilidad de las soluciones implementadas.

- Modalidad: 100% presencial.
- Ubicación: San Isidro, Lima.
- Horario: Lunes a viernes de 9:00 a.m. a 6:00 p.m.

Funciones - Desarrollo Full Stack: Diseñar, desarrollar, implementar y mantener aplicaciones empresariales utilizando tecnologías modernas de frontend y backend, garantizando soluciones robustas, escalables y de alta calidad.
- Diseño y Arquitectura de Software: Participar en la definición de arquitecturas de software, selección de tecnologías, patrones de diseño y estándares de desarrollo para la construcción de productos digitales.
- Desarrollo de APIs y Servicios: Diseñar, desarrollar e implementar APIs REST y/o GraphQL para la integración de sistemas, servicios y aplicaciones empresariales.
- Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial: Diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones empresariales basadas en Inteligencia Artificial Generativa, integrando modelos de lenguaje de gran escala (LLM).
- Implementación de Arquitecturas RAG: Construir e implementar soluciones RAG (Retrieval Augmented Generation), integrando mecanismos de recuperación de información, embeddings, bases de datos vectoriales y modelos generativos para desarrollar asistentes inteligentes.
- Integración de Modelos LLM: Integrar y orquestar modelos de Inteligencia Artificial de proveedores públicos y privados, tales como OpenAI, Claude, Gemini, Llama u otros, evaluando su desempeño y aplicabilidad en los procesos empresariales.
- Desarrollo de Asistentes Virtuales: Diseñar e implementar asistentes virtuales, chatbots y soluciones conversacionales basadas en IA Generativa, orientadas a optimizar procesos y mejorar la experiencia de los usuarios.
- Desarrollo mediante SDD: Aplicar metodologías de desarrollo orientadas a especificaciones (Spec-Driven Development o equivalentes), utilizando herramientas de IA para estructurar requerimientos, definir especificaciones técnicas y acelerar el ciclo de desarrollo de software.
- Ingeniería de Prompts y Orquestación: Diseñar y optimizar prompts, flujos de interacción y mecanismos de orquestación de modelos de IA, garantizando respuestas pertinentes, consistentes y alineadas con los objetivos del negocio.
- Gestión de Bases de Datos: Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones utilizando bases de datos relacionales, no relacionales y vectoriales, garantizando la disponibilidad, integridad y rendimiento de la información.
- Despliegue de Aplicaciones: Implementar y administrar aplicaciones en infraestructura on-premise y entornos cloud, utilizando servicios de AWS y/o GCP.
- Contenedores y Orquestación: Participar en la contenerización, despliegue y administración de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes.
- Liderazgo Técnico: Liderar técnicamente al equipo de desarrollo, coordinar actividades, asignar tareas, realizar seguimiento de entregables y asegurar el cumplimiento de los objetivos del proyecto.
- Calidad y Mejora Continua: Promover buenas prácticas de desarrollo, revisión de código, pruebas, seguridad, rendimiento y mantenibilidad de las soluciones implementadas.
- Gestión Ágil de Proyectos: Participar en la planificación, seguimiento y ejecución de proyectos mediante metodologías ágiles como Scrum, Kanban o similares.
- Coordinación con Áreas Usuarias: Trabajar de manera colaborativa con las áreas usuarias y equipos técnicos para identificar necesidades, definir soluciones y asegurar la correcta implementación de los requerimientos.
- Innovación Tecnológica: Evaluar nuevas tecnologías, frameworks, herramientas y modelos de Inteligencia Artificial que permitan optimizar los procesos de desarrollo e impulsar la transformación digital de la organización.
- Documentación Técnica: Documentar arquitecturas, componentes, APIs, procesos de integración y soluciones implementadas, garantizando la transferencia de conocimiento y continuidad operativa.


Requisitos:
1. Conocimientos y Herramientas - Desarrollo Frontend: Conocimientos y experiencia en frameworks modernos de desarrollo frontend como React, Angular o Vue.js.
- Desarrollo Backend: Experiencia desarrollando aplicaciones y servicios backend utilizando tecnologías como .NET, Java, Node.js, Python o similares.
- Arquitectura de Software: Conocimientos de arquitectura de aplicaciones empresariales, patrones de diseño, principios SOLID y buenas prácticas de desarrollo.
- Desarrollo de APIs: Experiencia en diseño, desarrollo e implementación de APIs REST y/o GraphQL.
- Bases de Datos Relacionales: Manejo de motores de bases de datos como SQL Server, PostgreSQL y MySQL.
- Bases de Datos No Relacionales: Conocimientos de bases de datos NoSQL como MongoDB y tecnologías similares.
- Inteligencia Artificial Generativa: Conocimientos y experiencia integrando modelos LLM como OpenAI, Claude, Gemini, Llama u otros.
- Arquitecturas RAG: Conocimientos de diseño e implementación de arquitecturas Retrieval Augmented Generation, incluyendo recuperación de información, chunking, embeddings, búsqueda semántica y generación de respuestas contextualizadas.
- Bases de Datos Vectoriales: Conocimientos de tecnologías para almacenamiento, indexación y recuperación de embeddings y vectores.
- Ingeniería de Prompts: Conocimientos de diseño, evaluación y optimización de prompts para modelos de lenguaje.
- Orquestación de Modelos de IA: Conocimientos de frameworks y herramientas como LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex u otros equivalentes.
- Metodología SDD: Conocimientos y experiencia aplicando Spec-Driven Development o metodologías equivalentes para el desarrollo de aplicaciones asistidas por Inteligencia Artificial.
- Cloud y On-Premise: Conocimientos de despliegue y administración de aplicaciones en infraestructura local y servicios cloud, especialmente AWS y/o GCP.
- Contenedores y Orquestación: Conocimientos de Docker y Kubernetes.
- Control de Versiones: Manejo de Git y buenas prácticas de gestión de código fuente.
- Metodologías Ágiles: Conocimientos y experiencia trabajando bajo marcos ágiles como Scrum, Kanban o similares.

2. Experiencia y Formación - Formación Académica: Bachiller o titulado(a) universitario(a) en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación o carreras afines.
- Experiencia Profesional: Mínimo 3 años de experiencia como Desarrollador(a) Full Stack, participando en el diseño, desarrollo e implementación de aplicaciones empresariales.
- Liderazgo Técnico: Experiencia liderando equipos de desarrollo, coordinando actividades técnicas, gestionando entregables y realizando seguimiento al cumplimiento de objetivos.
- Desarrollo Full Stack: Experiencia comprobada en desarrollo frontend y backend utilizando tecnologías modernas.
- Desarrollo de APIs: Experiencia diseñando e implementando APIs REST y/o GraphQL para la integración de aplicaciones y servicios.
- Gestión de Bases de Datos: Experiencia trabajando con bases de datos relacionales y no relacionales.
- Despliegue de Aplicaciones: Experiencia implementando y administrando aplicaciones en entornos on-premise y cloud (AWS y/o GCP).
- Inteligencia Artificial Generativa: Mínimo 6 meses de experiencia en la construcción e implementación de sistemas RAG, utilizando modelos de Inteligencia Artificial públicos y privados.
- Desarrollo mediante SDD: Mínimo 6 meses de experiencia en el desarrollo de aplicaciones utilizando la metodología SDD (Spec-Driven Development) o equivalente.
- Integración de LLM: Experiencia integrando modelos de lenguaje como OpenAI, Claude, Gemini, Llama u otros proveedores.
- Asistentes Virtuales y Chatbots: Experiencia diseñando e implementando asistentes virtuales, chatbots o soluciones empresariales basadas en Inteligencia Artificial Generativa.
- Metodologías Ágiles: Experiencia participando en proyectos bajo metodologías Scrum, Kanban o similares.

3. Conocimientos Deseables - Frameworks Frontend: Experiencia con React, Angular o Vue.js y sus respectivos ecosistemas.
- Frameworks Backend: Experiencia con .NET, Java, Node.js, Python o tecnologías equivalentes.
- Frameworks de Inteligencia Artificial: Experiencia utilizando LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex u otros frameworks orientados al desarrollo de aplicaciones con IA Generativa.
- Modelos de Lenguaje: Experiencia trabajando con modelos LLM públicos, privados y de código abierto, incluyendo despliegues locales.
- Bases de Datos Vectoriales: Experiencia con tecnologías como Pinecone, Chroma, Weaviate, Qdrant, FAISS u otras equivalentes.
- Arquitecturas RAG Avanzadas: Conocimientos de estrategias de búsqueda híbrida, reranking, recuperación contextual, evaluación de respuestas y optimización de sistemas RAG.
- Desarrollo Asistido por IA: Experiencia utilizando herramientas de programación asistida por Inteligencia Artificial y metodologías de desarrollo basadas en especificaciones.
- Cloud Computing: Experiencia práctica implementando soluciones de IA y aplicaciones empresariales en AWS y/o GCP.
- Contenedores y Orquestación: Experiencia con Docker y Kubernetes para el despliegue de aplicaciones y servicios de IA.
- Arquitecturas Empresariales: Experiencia diseñando soluciones escalables, distribuidas y orientadas a servicios.
- Seguridad de Aplicaciones: Conocimientos de seguridad en APIs, protección de datos, autenticación, autorización y buenas prácticas de seguridad en aplicaciones basadas en IA.

4. Habilidades y Competencias Clave - Liderazgo Técnico: Capacidad para liderar equipos de desarrollo, orientar técnicamente a los integrantes y asegurar el cumplimiento de los objetivos y entregables.
- Capacidad Analítica: Habilidad para analizar requerimientos complejos, evaluar alternativas tecnológicas y diseñar soluciones eficientes.
- Resolución de Problemas: Capacidad para identificar problemas técnicos, analizar causas raíz y proponer soluciones sostenibles.
- Diseño y Arquitectura: Criterio técnico para definir arquitecturas de software, seleccionar tecnologías y construir soluciones escalables y mantenibles.
- Innovación Tecnológica: Interés y capacidad para investigar, evaluar e implementar nuevas tecnologías, especialmente en el ámbito de Inteligencia Artificial Generativa.
- Orientación a Resultados: Enfoque en la entrega de soluciones de calidad, cumplimiento de objetivos y optimización de procesos.
- Comunicación Efectiva: Capacidad para comunicar decisiones técnicas, coordinar actividades y relacionarse con equipos multidisciplinarios y áreas usuarias.
- Trabajo Colaborativo: Habilidad para trabajar en equipo, compartir conocimientos y promover un ambiente de colaboración.
- Proactividad: Iniciativa para identificar oportunidades de mejora y proponer soluciones tecnológicas innovadoras.
- Adaptabilidad y Aprendizaje Continuo: Disposición para mantenerse actualizado(a) en tecnologías de desarrollo de software, herramientas de IA y nuevas tendencias tecnológicas.
- Orientación a la Calidad: Compromiso con las buenas prácticas de desarrollo, seguridad, rendimiento, escalabilidad y mantenibilidad de las aplicaciones.


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