Ingeniero de Software III - SRE

Tenemos una oportunidad emocionante y gratificante para que usted tome su carrera de ingeniería de software al siguiente nivel. Como ingeniero de software III en JPMorganChase dentro de la tecnología Enterprise, equipo de tecnología corporativa, usted tiene un papel de liderazgo en su equipo, demuestra un conocimiento fuerte en múltiples dominios técnicos, y asesora a otros sobre los temas técnicos y empresariales que enfrentan. Tomar revisiones de diseño, romper problemas complejos en el trabajo digestible para otros ingenieros, actuar como una pista técnica para productos medianos a grandes, y proporcionar asesoramiento y mentoría a otros ingenieros. Funciones de empleo • Ejecuta soluciones de software creativo, diseño, desarrollo y solución de problemas técnicos con capacidad de pensar más allá de enfoques rutinarios o convencionales para construir soluciones o descomponer problemas técnicos • Utiliza las capacidades de IA autorizadas por la empresa dentro del entorno de trabajo para acelerar el diseño de confiabilidad y la adopción de decisiones operacionales (por ejemplo, análisis de incidentes/poscidentes y rastreabilidad de requisitos), validando los productos y manejando los datos operativos según los requisitos de sensibilidad y seguridad. • Desarrolla código de producción de alta calidad, y revisa y depura código escrito por otros Identifica oportunidades para eliminar o automatizar la remediación de problemas recurrentes para mejorar la estabilidad operacional general de aplicaciones y sistemas de software • Demuestra un alto nivel de experiencia técnica dentro de uno o más dominios técnicos e identifica y resuelve proactivamente los cuellos de botella relacionados con la tecnología en sus áreas de experiencia • Actúa como el principal punto de contacto durante los principales incidentes para su aplicación y demuestra las habilidades para identificar y resolver problemas rápidamente para evitar pérdidas financieras • Las soluciones de codificación IA autorizadas por las empresas ayudan a las herramientas en el entorno de trabajo para mejorar la calidad de código, la velocidad de entrega y la productividad de los productos complejos (por ejemplo, generación/refactorización de códigos, creación de pruebas unitarias, documentación), validando al mismo tiempo productos mediante revisión por pares, pruebas automatizadas y estándares de codificación seguros; contribuye a aprender y patrones reutilizables para mejorar la eficacia de equipo más amplia. • Aplica conocimiento de herramientas dentro de la cadena de herramientas del Ciclo de Vida de Software, incluyendo capacidades de desarrollo y automatización respaldadas por la empresa, para mejorar el valor realizado por la automatización. • Documentos y comparte conocimiento dentro de su organización a través de foros internos y comunidades de práctica • Leads reuse-first adoption of AI-assisted reliability workflows across SDLC/toolchain practices (e.g., testing/validation automatización and production preparedness), ensuring traceability/auditability, resiliency, and security controls. • Agrega a la cultura de equipo de diversidad, oportunidad, inclusión y respeto calificaciones, capacidades y habilidades necesarias • Formación formal o certificación en conceptos de ingeniería de software más 5 años de experiencia aplicada • Competencia en confiabilidad, escalabilidad, rendimiento, seguridad, reducción de uñas y fiabilidad del sitio mejores prácticas con la capacidad de implementar estas prácticas dentro de una aplicación o plataforma • Experiencia demostrada utilizando capacidades de IA autorizadas por la empresa dentro del entorno de trabajo • Capacidad para establecer prácticas de equipo para el uso seguro de IA en operaciones • Fluencia en al menos un lenguaje de programación como (por ejemplo, Python, Java Spring Boot, .Net, etc.) • Experiencia y exposición a herramientas de observabilidad y colección de telemetría utilizando herramientas como Grafana, Dynatrace, Prometheus, Datadog, Splunk, etc. • Competencia en métodos de automatización y entrega continua • Experiencia con la solución de problemas de tecnologías y problemas comunes de redes • Experiencia práctica utilizando herramientas de desarrollo de software autorizadas por IA en el entorno de trabajo (por ejemplo, para codificación, creación de pruebas, solución de problemas o documentación) con capacidad demostrada para evaluar, validar y perfeccionar productos generados por IA para la corrección, el rendimiento y la seguridad. • Comprensión del uso responsable de la IA en los flujos de trabajo de ingeniería, incluidas las consideraciones de sensibilidad de datos, el manejo seguro de insumos y salidas, y la adhesión a las expectativas de resiliencia y seguridad; capacidad para guiar a los pares en el uso seguro y eficaz dentro de las prácticas del equipo. calificaciones, capacidades y habilidades preferidas • Capacidad para identificar y resolver problemas relacionados con estructuras de datos complejas y algoritmos • Conducir a autoeducarse y evaluar nuevas tecnologías • Capacidad para ampliar y colaborar en diferentes niveles y grupos de interesados • Experiencia nativa de la nube práctica