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Software Development Engineer – Applied AI
Requisitos:
Experiencia: 4+ años de experiencia profesional en software engineering
Location: Calle Havre #9 Mexico City, Mexico City.

Description / Descripción Del Puesto
El Software Engineer es un ingeniero hands-on que diseña, construye y entrega features de producción dentro del CNPF Data & AI organisation. Entrega código de alta calidad, bien testeado, de forma independiente, y contribuye a las decisiones técnicas dentro del equipo.

Funciones y Responsabilidades

Diseño & Desarrollo Backend: Diseñar, desarrollar y mantener servicios backend escalables en Java / Python.

Integración AI/LLM: Construir componentes que integren AI/LLM models para procesamiento de contenido y conversación en el contexto de Mastercard Virtual C-Suite.

Front-end en React: Desarrollar features front-end responsive en React o Next.js cuando sea requerido.

Testing & Code Reviews: Escribir tests unitarios/integración y participar en code reviews para mantener calidad de ingeniería.

Deployment Cloud-Native: Trabajar con NoSQL/document databases y hacer deployment vía CI/CD pipelines a Kubernetes en AWS y Azure.

Colaboración Cross-Functional: Colaborar dentro del equipo autónomo para estimar, planear y entregar items del roadmap.



Contribuir a innovation y mejora continua del SDLC.

Requisitos MUST HAVE (Obligatorios)

4+ años de experiencia profesional en software engineering.

Strong hands-on Java y/o Python development.

REST APIs, microservicios.

NoSQL / document databases.

Experiencia con CI/CD, containers y cloud (AWS y/o Azure).

Solid engineering fundamentals: data structures, design patterns, testing.

Inglés Avanzado (evaluado en L1 FloCareer).

Nice to Have (Deseables)

React o Next.js front-end experience.

GenAI / LLM integration, prompt engineering, o RAG experience.

Databricks exposure.

AI coding assistants para productivity.

Confort operando en un equipo fully autonomous que es dueño del delivery end-to-end.

Strong fundamentals en la disciplina relevante y buen culture fit.

Capacidad de trabajar en un contexto cloud-agnostic (AWS + Azure).

Stack Técnico — Resumen

Backend Core: Java

Python

Microservicios

REST APIs

AI / LLM (deseable): LLM Integration

GenAI

RAG

Prompt Engineering

Agentic patterns

Front-end (deseable): React

Next.js

Bases de Datos: NoSQL

Document databases

Cloud & DevOps: Kubernetes

AWS

Azure

CI/CD Pipelines

Containers

Data Platform (deseable): Databricks

Fundamentals: Data Structures

Design Patterns

Testing (Unit & Integration)

Code Reviews

#J-18808-Ljbffr

📌 Software Development Engineer – Applied AI (Nezahualcóyotl)
🏢 Azkait
📍 Nezahualcóyotl