Full-Stack (Tech Lead IC)

DESCRIPCIÓN DEL PUESTO:

Full-Stack (Tech Lead IC) — Cloud

1. Información General

·      Puesto: Full-Stack (Tech Lead IC) — Cloud

·      Departamento: Investigación y Desarrollo (I+D) Software & ML GNSS.

·      Reporta a: Gerente Técnico de Producto.

·      Ubicación: Lima, presencial.

·      Nivel de Experiencia: 3+ años en desarrollo de Software.

Deseable 1 año en la industria geoespacial y Machine Learning & IA (No excluyente).

2. Roles y Responsabilidades

El Full-Stack (Tech Lead IC) tendrá las siguientes funciones:

Diseño y Arquitectura de Software

·      Colaborar en la arquitectura de las aplicaciones Metta Office, MettaGO 360 y Metta Cloud.

·      Diseñar pipelines escalables para ingestión y post-proceso de datos geoespaciales (en batch y streaming).

·      Evaluar y proponer frameworks y servicios cloud (p. ej., AWS S3/ECS/Lambda, Cognito; o alternativas equivalentes), optimizando coste/latencia.

·      Colaborar o establecer flujos de despliegue continuo (CI/CD) para el backend y servicios web.

·      Diseño y supervisión de microservicios o APIs modulares para los geoprocesos.

Integración Cloud y Mobile

·      Asegurar la interoperabilidad entre los módulos web y móvil (MettaGO).

·      Proponer arquitecturas con sincronización eficiente y de alta disponibilidad.

·      Participar en la implementación de nuevas funcionalidades alineadas al roadmap.

·      Diseñar APIs REST/GraphQL seguras para sincronización GNSS data ML pipelines.

·      Seguridad aplicada
:
OIDC/OAuth (Google/Cognito).

Modelado y Machine Learning (Mediano Plazo)

·      Apoyar en proyectos de clasificación supervisada para detectar ruido no lineal en observables GNSS.

·      Validar modelos y supervisar su paso de prototipo en Jupyter a API en producción.

·      Evaluar y optimizar modelos de regresión, clasificación y deep learning.

Mentoría y coordinación técnica

·      Colaborar con el equipo de desarrollo y ciencia de datos GNSS en buenas prácticas de DevOps.

·      Participar en code reviews y proponer mejoras de escalabilidad y rendimiento.

·      Reunión con Gerencia y stakeholders.

·      Redactar reportes técnicos y documentar avances de proyectos de I+D.

·      Mantener actualizado el diario de actividades del área (Asana & Notion).

3. Procesos en los que Participa

El Full-Stack (Tech Lead IC) participará en los siguientes procesos:

·      Arquitectura Cloud: Diseño de pipelines y despliegues escalables.

·      Supervisión de la integración de microservicios o APIS modulares.

·      Interoperabilidad: Definición de estándares de datos geoespaciales.

·      Implementación de nuevas funcionalidades alineadas al roadmap.

·      Modelado ML/IA: Entrenamiento, evaluación y tuning. (Mediano plazo).

4. Objetivos del Puesto

·      Reducir tiempo para el despliegue de nuevas funcionalidades.

·      Mejorar la experiencia del usuario final.

·      Escalar los productos Metta hacia una arquitectura robusta y cloud-native.

·      Garantizar interoperabilidad con nuestros productos de hardware.

5. Métricas Clave de Evaluación (KPIs)

·      Entrega (DORA): deployment frequency ≥ 1/semana y lead time p95 ≤ 1 día.

·      Estabilidad: change fail rate.

·      Calidad técnica: cobertura de pruebas ≥ 80%

·      Arquitectura & documentación.

6. Habilidades y Conocimientos Requeridos

Habilidades Técnicas

·      Cloud (AWS preferible): S3, EC2/ECS, Lambda, RDS/DynamoDB, Cognito, cloudshell, SageMaker, Seguridad y Networking.

·      Arquitectura de software: microservicios, APIs, contenedores (Docker/Kubernetes).

·      Lenguajes: Python, JavaScript.

·      Frontend Web: React JS.

·      Manejo de bases de datos SQL y no SQL.

·      Modelado en ML/IA: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

·      Conocimiento mínimo en soluciones geoespaciales (Web mapping).

Habilidades Blandas

·      Capacidad de aprendizaje rápido y adaptación a nuevas tecnologías.

·      Trabajo en equipo y comunicación efectiva.

·      Enfoque analítico y resolución de problemas.

·      Organización y gestión del tiempo.

8. Formación y Experiencia

·      
Formación Académica:
Bach. Ingeniería de Sistemas o Ingeniería de Software.

·      
Experiencia Laboral:

≥ 3 años en desarrollo de softwaquire.

≥ 1 año en aplicaciones geoespaciales o afines (deseable, no excluyente).

·      
Certificaciones Deseables:
AWS Solutions Architect, Docker y Kubernetes, Machine Learning.