Requisitos:

• 3-4 años de experiencia en puestos de dirección, dirigiendo equipos de ingeniería de tamaño pequeño a mediano - Imprescindible
• Más de 7 años de experiencia en el desarrollo desistemas backend para producción, con amplios conocimientos deTypeScript y Node.js - Imprescindible
• Sólida experiencia en el diseño y desarrollo dearquitecturas distribuidas y basadas en eventos(microservicios, sistemas asíncronos y serverless cuando sea pertinente) - Imprescindible
• Experiencia en el desarrollo desistemas nativos de la nube en AWS, con un profundo conocimiento de las ventajas e inconvenientes en materia de escalabilidad, fiabilidad y costes: imprescindible
• Experiencia práctica en el usode Kafka en entornos de producción reales, con un profundo conocimiento de su funcionamiento interno (partición, ordenación, grupos de consumidores, semántica de entrega, escalabilidad y modos de fallo) - Imprescindible
• Experiencia práctica conflujos de trabajo basados en Dockery prácticas modernas de desarrollo en contenedores: imprescindible
• Conocimiento deKubernetes (incluido EKS) y/o ECS, y comprensión del funcionamiento de los servicios cuando se implementan y escalan en entornos de orquestación de contenedores: imprescindible
• Amplia experiencia en el manejo tanto debases de datosNoSQL (MongoDB)comorelacionales (Postgres), con un conocimiento profundo del modelado de datos y sus ventajas e inconvenientes: imprescindible
• Licenciatura en Informática o experiencia equivalente

Prácticas de ingeniería basadas en la inteligencia artificial

• Experiencia en el uso de herramientas de desarrollo asistidas por IA (ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Cursor, etc.) como parte de los flujos de trabajo diarios de ingeniería - Imprescindible
• Experiencia en el uso de modelos de lenguaje grande (LLM) para mejorar la productividad en la programación, la exploración de diseños, la redacción técnica y el análisis - Imprescindible
• Conocerlas APIdemodelos de lenguaje grande (OpenAI, Anthropic, etc.)y haber creado pequeñas herramientas o integraciones utilizando dichas API
• Capacidad para evaluar de forma crítica los resultados generados por la IA y aplicar un sólido criterio técnico
• El interés por las herramientas emergentes de IA y cómo estas pueden mejorar —y no sustituir— las buenas prácticas de ingeniería de software

Nuestra historia

Chargeflow es una empresa líder en innovación fintech que aborda el problema generalizado del fraude por devoluciones de cargos, que socava los negocios en línea. Nacida de una profunda pasión por la tecnología y del compromiso de destacar en el comercio electrónico y la tecnología financiera, hemos desarrollado una solución basada en la inteligencia artificial destinada a combatir las frustraciones que generan las disputas relacionadas con las tarjetas de crédito. Nuestra amplia experiencia en tecnología financiera, comercio electrónico y tecnología nos posiciona como un referente para los comerciantes que se enfrentan a devoluciones injustas, respaldados por un enfoque único basado en el éxito.

Con una financiación de 49 millones de dólares liderada por Viola Growth, OpenView, Sequoia Capital y otros inversores internacionales de primer nivel, Chargeflow se ha embarcado en un proceso de crecimiento impulsado por el producto. Hoy en día, formamos una comunidad muy unida de personas y emprendedores apasionados, unidos por nuestra misión de revolucionar el comercio electrónico y luchar contra el fraude por devoluciones, lo que nos convierte en pioneros en la protección de los ingresos de los negocios online.