Director de Ingeniería de Software Nativo de IA
Sparkrock busca un Director de Ingeniería de Software Nativo de IA para liderar la transformación de sus equipos de ingeniería utilizando IA, con un enfoque en la experimentación, la mejora de la productividad y la calidad. El puesto es 100% remoto y global.
Si te apasiona la IA y querés liderar la transformación de equipos de ingeniería en una empresa con impacto social, este puesto remoto es para vos. Podrás experimentar y definir cómo se construye software en la era de la IA, mejorando productividad y calidad.
Descripción del puesto
Este puesto está abierto a postulantes de cualquier país. Contratamos a nivel global. La ingeniería de software está atravesando su mayor transformación desde Agile, Cloud y DevOps. La IA está cambiando cómo se diseña, construye, prueba, revisa, documenta y entrega el software. Las organizaciones que aprendan a convertir este cambio en una práctica de ingeniería disciplinada crearán una ventaja significativa en velocidad, calidad, innovación y apalancamiento de talento. En Sparkrock, ayudamos a organizaciones de beneficio social —como ONGs, juntas escolares y agencias gubernamentales— a operar de manera más efectiva. Cada día, decenas de miles de usuarios confían en nuestras plataformas para gestionar flujos de trabajo financieros y administrativos críticos. Sparkrock busca un Director de Ingeniería Nativa de IA para liderar esa transformación. Este no es un rol de liderazgo de ingeniería de software tradicional enfocado en la ejecución de hojas de ruta, gestión de lanzamientos o manejo de una gran línea de reportes. Tu misión es construir el Sistema Operativo de Ingeniería Nativa de IA para Sparkrock: los experimentos, flujos de trabajo, estándares, métricas, salvaguardas, manuales y sistemas de coaching que definen cómo nuestros equipos de ingeniería construyen software en la era de la IA. Diseñarás y ejecutarás experimentos en ingeniería de software y calidad, evaluarás herramientas emergentes de ingeniería de IA y flujos de trabajo agénticos, establecerás estándares de desarrollo y QA nativos de IA, y entrenarás a ingenieros y líderes de ingeniería para desbloquear niveles materialmente más altos de productividad, calidad e innovación. Este rol ofrece una oportunidad única para dar forma al futuro de la ingeniería de software dentro de una organización global y totalmente remota. Influirás directamente en cómo los equipos de ingeniería utilizan el desarrollo asistido por IA, agentes de codificación, automatización de calidad y colaboración humano-IA para construir software excepcional de manera segura, confiable y a escala. El éxito en este rol se mide por tu capacidad para ayudar a los equipos de ingeniería a lograr resultados mediblemente mejores a través de formas de trabajo nativas de IA, no por el tamaño del equipo que gestionas o la cantidad de herramientas que introduces. Si te apasiona el futuro de la ingeniería, te energiza la experimentación, te tomas en serio la calidad y te motiva ayudar a los ingenieros a lograr un rendimiento revolucionario a través de prácticas nativas de IA, nos encantaría saber de ti. Responsabilidades: - Diseñar, ejecutar y medir experimentos de desarrollo de software y ingeniería de calidad nativos de IA. - Identificar cuellos de botella de ingeniería donde los flujos de trabajo nativos de IA puedan mejorar la productividad, calidad, velocidad, experiencia del desarrollador o confianza en el lanzamiento. - Evaluar herramientas emergentes de ingeniería de IA, agentes de codificación, entornos de desarrollo habilitados por IA, herramientas de generación de pruebas, asistentes de revisión de código, herramientas de documentación y plataformas de productividad para desarrolladores. - Desarrollar e institucionalizar prácticas de desarrollo, pruebas, revisión, documentación, refactorización, depuración y entrega nativas de IA. - Definir y mantener barras de calidad de ingeniería, estándares operativos, salvaguardas de uso, plantillas de flujo de trabajo y mejores prácticas para el desarrollo de software asistido por IA. - Crear prácticas de ingeniería de calidad nativas de IA que mejoren la automatización de pruebas, la prevención de regresiones, la validación, la revisión de código, las puertas de calidad y la preparación para producción. - Establecer marcos de métricas y medición equilibrados para la productividad de ingeniería, calidad, tiempo de ciclo, experiencia del desarrollador, adopción e impacto comercial. - Analizar los resultados de los experimentos y recomendar si las prácticas deben adoptarse, modificarse, escalarse o retirarse. - Crear manuales, marcos, modelos operativos y materiales de habilitación que conviertan los experimentos exitosos en prácticas repetibles en toda la organización. - Entrenar a ingenieros y líderes de ingeniería para maximizar la efectividad a través del desarrollo asistido por IA, flujos de trabajo agénticos, ingeniería de calidad y colaboración humano-IA. - Impulsar la adopción en toda la organización de prácticas de ingeniería nativas de IA probadas a través de coaching, habilitación, influencia, medición y bucles de retroalimentación continua. - Definir prácticas seguras y responsables para código generado por IA, pruebas asistidas por IA, uso de herramientas, exposición de datos, protección de propiedad intelectual, seguridad, mantenibilidad y revisión humana. - Asociarse con ingeniería, producto, QA, seguridad, DevOps, plataforma y liderazgo ejecutivo para alinear los esfuerzos de transformación nativa de IA con las prioridades comerciales. - Mejorar continuamente los procesos de desarrollo de software, QA, automatización, CI/CD, DevOps, ingeniería en la nube, observabilidad, seguridad y entrega a través de enfoques nativos de IA. - Desarrollar recomendaciones estratégicas para la futura evolución de la ingeniería de software en Sparkrock. Requisitos: - Título de grado o superior en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería de Software o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente. - Más de 8 años de experiencia práctica en ingeniería de software entregando sistemas de software en producción. - Sólida formación práctica en ingeniería de software con experiencia en prácticas modernas de desarrollo de software y sistemas de calidad de producción. - Experiencia práctica utilizando herramientas de desarrollo asistido por IA, asistentes de codificación, agentes de codificación, IDEs habilitados por IA, pruebas impulsadas por IA, revisión de código asistida por IA o flujos de trabajo de desarrollo de software agénticos en entornos de ingeniería reales. - Experiencia evaluando e implementando herramientas de ingeniería de IA, agentes de codificación, herramientas de generación de pruebas, asistentes de revisión de código, asistentes de documentación o plataformas de productividad para desarrolladores. - Experiencia liderando transformación de ingeniería, excelencia en ingeniería, productividad de desarrolladores, ingeniería de calidad, ingeniería de plataforma, habilitación técnica o iniciativas de mejora de procesos de desarrollo de software. - Experiencia diseñando, ejecutando, midiendo y escalando experimentos que mejoran la productividad de ingeniería, la calidad, la experiencia del desarrollador o los resultados de entrega. - Experiencia mejorando los resultados de ingeniería a través de la innovación de procesos, la adopción de herramientas, iniciativas de productividad, mejoras en la ingeniería de calidad o transformación organizacional. - Experiencia impulsando la adopción de nuevas prácticas de ingeniería en múltiples equipos u organizaciones. - Experiencia entrenando a ingenieros y líderes de ingeniería a través de cambios significativos en prácticas, herramientas, flujos de trabajo o modelos operativos de ingeniería. - Experiencia estableciendo estándares de ingeniería, barras de calidad, procedimientos operativos, salvaguardas de uso, marcos de calidad o programas de excelencia operativa. - Sólida comprensión de la ingeniería de software moderna, ingeniería de calidad de software, estrategias de prueba, automatización, CI/CD, DevOps, desarrollo nativo de la nube, observabilidad, seguridad y prácticas de productividad para desarrolladores. - Capacidad para diseñar flujos de trabajo humano-IA que mejoren los resultados de ingeniería preservando la calidad, mantenibilidad, seguridad, confiabilidad y responsabilidad humana. - Sólidas capacidades analíticas y de toma de decisiones basadas en datos, incluida la capacidad de definir métricas significativas, establecer líneas de base, interpretar resultados y evitar métricas de vanidad. - Sólida mentalidad de pensamiento sistémico con la capacidad de optimizar sistemas humanos, técnicos y organizacionales complejos. - Excepcionales habilidades de coaching, mentoría, facilitación y liderazgo de cambio. - Excelentes habilidades de comunicación escrita, verbal y de presentación. - Capacidad para influir en decisiones técnicas y organizacionales en todos los niveles de la organización de ingeniería, desde contribuyentes individuales hasta ejecutivos. - Capacidad para separar el valor duradero de la ingeniería de la exageración de IA de corta duración. Nice to have: - Experiencia construyendo o escalando prácticas de ingeniería nativas de IA en múltiples equipos. - Experiencia liderando iniciativas de productividad de desarrolladores, excelencia en ingeniería, ingeniería de plataforma, ingeniería de calidad, transformación DevOps o habilitación técnica. - Experiencia implementando métricas de ingeniería, paneles de productividad, medición de la experiencia del desarrollador o marcos de mejora de la cadena de valor. - Experiencia definiendo estándares de uso responsable de IA, prácticas de revisión de código generado por IA, salvaguardas de seguridad o políticas de herramientas de IA empresariales. - Experiencia con organizaciones de ingeniería distribuidas, remotas o globales a gran escala. - Experiencia con SaaS empresarial, sistemas ERP, sector público, educación, ONGs o aplicaciones comerciales críticas. - Experiencia modernizando sistemas heredados o mejorando la productividad en bases de código empresariales complejas utilizando flujos de trabajo asistidos por IA. Beneficios: No los llamamos 'perks'; son parte de lo que hace que trabajar en Sparkrock sea genial. - Acceso a herramientas, plataformas y tecnologías líderes de ingeniería de IA, con la libertad de experimentar, evaluar y dar forma a cómo se adoptan en toda la organización. - Una oportunidad única para definir prácticas de ingeniería nativas de IA para una empresa de software empresarial impulsada por una misión. - Somos 100% remotos y globales. Vive tu mejor vida dondequiera que estés, y nunca pierdas oportunidades profesionales por ello. - Horario de trabajo flexible. Trabajamos de forma asíncrona y no nos importa cuándo estés en línea, solo que entregues grandes resultados y estés ahí para nuestros clientes. - Estamos dedicados a tu crecimiento con retroalimentación constante y significativa, apoyo para lograr tus objetivos profesionales personales y acceso a herramientas, manuales y tecnología de vanguardia para amplificar tu experiencia. - Presentaciones a líderes de opinión en el sector y seminarios web sobre temas tecnológicos de vanguardia. - Estipendio para ayudarte a configurar tu oficina en casa ideal. - Enfoque en la cultura: charlas de café, happy hours, clases de cocina, clubes de lectura y más. Nos esforzamos por construir un equipo que refleje la diversidad de las comunidades a las que servimos. Alentamos las postulaciones de grupos tradicionalmente subrepresentados, incluidas mujeres, minorías visibles, pueblos indígenas, personas que se identifican como LGBTQ2SI, veteranos y personas con discapacidades. Si te entusiasma la oportunidad de ayudar a definir el futuro de la ingeniería de software en la era de la IA, te animamos a postularte.
Responsabilidades
- Diseñar, ejecutar y medir experimentos de desarrollo de software y ingeniería de calidad nativos de IA.
- Identificar cuellos de botella de ingeniería donde los flujos de trabajo nativos de IA pueden mejorar la productividad, calidad, velocidad, experiencia del desarrollador o confianza en la liberación.
- Evaluar herramientas emergentes de ingeniería de IA, agentes de codificación, entornos de desarrollo habilitados para IA, herramientas de generación de pruebas, asistentes de revisión de código, herramientas de documentación y plataformas de productividad para desarrolladores.
- Desarrollar e institucionalizar prácticas de desarrollo, pruebas, revisión, documentación, refactorización, depuración y entrega nativas de IA.
- Definir y mantener barras de calidad de ingeniería, estándares operativos, guardarraíles de uso, plantillas de flujo de trabajo y mejores prácticas para el desarrollo de software asistido por IA.
- Crear prácticas de ingeniería de calidad nativas de IA que mejoren la automatización de pruebas, la prevención de regresiones, la validación, la revisión de código, las puertas de calidad y la preparación para la producción.
- Establecer métricas equilibradas y marcos de medición para la productividad de ingeniería, calidad, tiempo de ciclo, experiencia del desarrollador, adopción e impacto comercial.
- Analizar resultados de experimentos y recomendar si las prácticas deben adoptarse, modificarse, escalarse o retirarse.
- Crear playbooks, marcos, modelos operativos y materiales de habilitación que conviertan experimentos exitosos en prácticas repetibles en toda la organización.
- Entrenar a ingenieros y líderes de ingeniería para maximizar la efectividad a través del desarrollo asistido por IA, flujos de trabajo agentic, ingeniería de calidad y colaboración humano-IA.
Skills requeridas
Beneficios
- Acceso a herramientas y plataformas de IA líderes
- Oportunidad única de definir prácticas de ingeniería nativas de IA
- 100% remoto y global
- Horario de trabajo flexible
- Soporte para el crecimiento profesional
- Acceso a herramientas, playbooks y tecnología de vanguardia
- Introducciones a líderes de opinión
- Webinars sobre tecnología de vanguardia
- Estipendio para oficina en casa
- Enfoque en la cultura (charlas de café, happy hours, etc.)