AI Engineer Lead
Híbrido · Ciudad de México · rocket code
En rocket code construimos software para aseguradoras, bancos y fintechs. Buscamos un AI Engineer Lead que sea el responsable técnico de una solución de principio a fin: que la diseñe, escriba el código más crítico, la lleve a producción y la siga evolucionando.
Tu misión
Es un rol hands-on. Usarás agentes y herramientas de IA como parte normal de tu trabajo para construir más veloz, y el tiempo que eso libera lo dedicarás a entender al cliente, aterrizar requerimientos y guiar técnicamente al equipo. Trabajarás en dupla con un Product Owner: el PO lleva la visión de producto, las prioridades y la relación con el cliente; tú llevas la arquitectura, la viabilidad técnica y la calidad. El discovery y el entendimiento del problema los construyen juntos.
Qué vas a hacer
Diseñar la arquitectura de la solución y documentar tus decisiones (ADRs), aplicando SOLID, DDD, arquitectura hexagonal y patrones según el contexto.
Desarrollar backend y frontend, sobre todo los componentes más complejos o críticos.
Diseñar modelos de datos, APIs, integraciones y contratos entre sistemas, incluidas arquitecturas orientadas a eventos.
Definir cómo el equipo trabaja con IA: specs antes del código, contexto bien estructurado, tareas bien descompuestas y validación de lo que generan los agentes.
Asegurar la calidad con unit testing, pruebas automatizadas, TDD / BDD cuando aplique, quality gates en CI y code reviews.
Participar con el PO en discovery, levantamiento y refinamiento de requerimientos, incluidas sesiones directas con el cliente.
Convertir requerimientos en planes técnicos por fases,



con riesgos y dependencias identificados.
Cuestionar requerimientos con inconsistencias o riesgos y proponer alternativas explicando su impacto en alcance, tiempo y complejidad.
Llevar la solución a producción y acompañarla después: despliegues, monitoreo, incidentes y evolución.
Guiar técnicamente al equipo, comunicar riesgos a tiempo y mantener visible la deuda técnica.
Lo que necesitas traer
Ingeniería en Sistemas Computacionales, Software, Computación, Ciencias de la Computación, TI o carrera afín.
Al menos una solución que hayas llevado a producción y luego mantenido o evolucionado.
Haber tomado decisiones de arquitectura con autonomía y poder explicar qué alternativas descartaste y por qué.
Experiencia diseñando integraciones entre sistemas y modelos de datos.
Seguir escribiendo código productivo en tu rol actual y hacer code reviews de forma regular.
Uso diario de herramientas de IA para desarrollar (Claude Code, Cursor, Copilot u otras) y criterio para revisar lo que generan.
Experiencia en levantamiento o refinamiento de requerimientos con Product Owners, clientes o stakeholders de negocio.
Experiencia real en varios ecosistemas: Java / Spring Boot, MERN / MEAN, Next.js / React con TypeScript, Python (FastAPI, Django o similar).




SQL avanzado y modelado de datos (PostgreSQL, Oracle) y NoSQL (MongoDB).
SOLID, DDD, arquitectura hexagonal / clean architecture, TDD, BDD, Git, CI/CD y Agile / Scrum.
Suma puntos
Experiencia en seguros, banca, fintech o industrias reguladas.
Cloud: GCP de preferencia; AWS o Azure también cuentan.
Redis u otras soluciones de caché.
Experiencia atendiendo incidentes en producción.
Participación en planes de continuidad del negocio (DRP, RTO, RPO).
Haber integrado capacidades de IA dentro de un producto, no sólo usarla para programar.
Vue.js y gestores de contenido web (Web Content / QContent).
Stack:
Java · Spring Boot · Node.js · Express · React · Angular · Next.js · TypeScript · Python · FastAPI · Django · PostgreSQL · Oracle · MongoDB · Redis · GCP · CI/CD · Claude Code · Cursor · Copilot
Lo que ofrecemos
Ownership técnico real sobre soluciones completas para clientes de seguros, banca y fintech.
Un rol que crece en profundidad e influencia técnica sin obligarte a dejar el código.
Herramientas de IA de primer nivel como parte del trabajo diario.
Trabajo directo con Producto y con el cliente, no sólo con tickets.
Ruta de crecimiento dentro del rol y hacia cuentas de mayor complejidad.
Modalidad híbrida en Ciudad de México.
Contratación a nómina con prestaciones de ley.
Cómo es el proceso
Entrevista con Factor Humano para conocer tu perfil y motivaciones.
Entrevista técnica sobre arquitectura, desarrollo y trabajo con IA.
Entrevista final con el líder del equipo y stakeholders para alinear expectativas.
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📌 Ai Engineer (Xico)
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📍 Xico