Software Engineer

Banco Falabella; Santiago; On-site; CLP 28,000,000 - 52,000,000; Full time

Job summary

Banco Falabella busca ampliar su equipo de desarrollo para diseñar y construir servicios backend y APIs usando Python o Node.js, integrando su ecosistema con sistemas legacy mediante APIs internas y herramientas de GCP como Cloud Run, App Engine y BigQuery.

El rol implica convertir reglas de retail en código mantenible, modelar y instrumentar datos para decisiones basadas en métricas, y colaborar con Data Engineers en pipelines ETL cuando el proyecto lo requiera.

Qualifications

• Experiencia en diseño de servicios backend y APIs.
• Conocimiento de Python y/o Node.js para desarrollo de microservicios.
• Deseable experiencia con pipelines de datos, ETL y herramientas de nube.

Responsibilities

• Diseñar y construir servicios backend y APIs en Python o Node.js.
• Convertir reglas de retail en código legible y mantenible.
• Integrar sistemas corporativos legacy vía APIs internas.
• Levantar soluciones en Google Cloud Platform (GCP) como Cloud Run y App Engine.
• Mejorar y refactorizar software en producción para reducir deuda técnica.

Skills

API design

Python

Node.js

GCP experience

Data modeling

Tools

Cloud Run

App Engine

BigQuery

Airflow

Cloud SQL

ETL

Job description

Misión:
Crear e integrar soluciones tecnológicas que optimicen procesos clave, impulsen decisiones basadas en datos y generen valor.

Descripción:
Diseñar y construir servicios backend y APIs en Python o Nodejs que orquesten lógica de negocio compleja.
Convertir reglas de retail que hoy viven en planillas y en la cabeza de alguien en código legible, testeable y mantenible.
Integrar nuestro ecosistema con sistemas corporativos legacy vía APIs internas, GCS o intercambio batch.
Levantar soluciones sobre GCP: Cloud Run, App Engine, Cloud Storage, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Composer, Airflow.
Mejorar el software que ya tenemos en producción: refactorizar, subir la calidad, reducir deuda técnica y dejarlo más fácil de operar.
Instrumentar y modelar datos para que procesos y decisiones que hoy se toman por intuición pasen a medirse.
Tomar pipelines de datos y ETL junto a los Data Engineers cuando el proyecto lo pida.
Decidir cuándo una solución simple basta y cuándo hay que invertir en robustez.