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Una empresa de tecnología disruptiva busca un Ingeniero de Backend Senior en Madrid para liderar el desarrollo de servicios backend escalables en C# / .NET. Se requiere experiencia en arquitectura de microservicios y DDD, así como habilidades en Docker y Kubernetes. Ofrecemos un salario de 60.000 a 65.000 €, contrato indefinido, y 100% remoto, con 2.500 € anuales para formación y equipamiento necesario.
Desde el equipo de Q-tech estamos trabajando con una compañía de producto disruptivo, una Plataforma tecnológica internacional dedicada a la gestión inteligente del agua.
El producto permite visualizar redes de agua como gemelos digitales, conectar datos en tiempo real y aplicar analítica avanzada para optimizar operaciones críticas. Hablamos de sistemas distribuidos, grandes volúmenes de datos y decisiones que impactan directamente en infraestructuras reales.
El equipo tecnológico está formado por más de 50 personas, distribuido globalmente, con una cultura muy orientada a ingeniería de calidad, producto y toma de decisiones técnicas sólidas.
Buscamos un/a Backend Engineer senior que actúe como individual contributor, con peso técnico real, para liderar la evolución del backend hacia una arquitectura moderna, escalable y mantenible.
Trabajarás en un entorno donde DDD, arquitectura hexagonal y código limpio no son palabras de moda, sino principios que guían el diseño del sistema.
Diseñar y desarrollar servicios backend escalables en C# / .NET, siguiendo principios DDD, arquitectura hexagonal y CQRS.
Participar activamente en la reconstrucción y modernización del backend del producto.
Construir microservicios resilientes y de alto rendimiento, con foco en concurrencia, seguridad y performance.
Definir y evolucionar decisiones de arquitectura y stack tecnológico.
Trabajar con Docker y Kubernetes, optimizando despliegues, escalabilidad y observabilidad.
Desarrollar en entorno cloud AWS actualmente, con visión multicloud.
Aplicar buenas prácticas de testing, CI / CD, monitorización y logging.
Colaborar con equipos de data e IA en la integración de analítica predictiva aplicada a la gestión de recursos hídricos.