Engenheiro de Software III - SRE

Temos uma oportunidade emocionante e gratificante para você levar sua carreira de engenharia de software para o próximo nível. Como Engenheiro de Software III na JPMorganChase dentro da tecnologia Enterprise, equipe de tecnologia corporativa, você tem um papel de liderança em sua equipe, demonstrar forte conhecimento em vários domínios técnicos e aconselhar outros sobre os problemas técnicos e de negócios que enfrentam. Assuma a liderança e conduza revisões de design, desmonte problemas complexos em trabalho digestível para outros engenheiros, atue como uma liderança técnica para produtos de médio a grande porte, e forneça aconselhamento e orientação para outros engenheiros. Responsabilidades de trabalho • Executa soluções de software criativas, design, desenvolvimento e solução de problemas técnicos com capacidade de pensar além de abordagens de rotina ou convencionais para construir soluções ou quebrar problemas técnicos • Utiliza capacidades de IA autorizadas pela empresa no ambiente de trabalho para acelerar a concepção de fiabilidade e a decisão operacional (por exemplo, análise de incidentes/pós-incidentes e rastreabilidade de requisitos), validação de saídas e tratamento de dados operacionais de acordo com os requisitos de sensibilidade e segurança. • Desenvolve código de produção seguro de alta qualidade, e revisões e depura código escrito por outros Identifica oportunidades para eliminar ou automatizar a remediação de problemas recorrentes para melhorar a estabilidade operacional global de aplicativos e sistemas de software • Demonstra um alto nível de experiência técnica em um ou mais domínios técnicos e identifica e resolve de forma proativa gargalos relacionados à tecnologia em suas áreas de especialização • Atua como o principal ponto de contato durante grandes incidentes para sua aplicação e demonstra as habilidades para identificar e resolver problemas rapidamente para evitar perdas financeiras • Aproveita ferramentas de ajuda de codificação de IA autorizadas pela empresa no ambiente de trabalho para melhorar a qualidade do código, velocidade de entrega e produtividade em entregas complexas (por exemplo, geração/refatorização de código, criação de teste unitário, documentação), ao mesmo tempo que valida saídas através de revisão por pares, testes automatizados e padrões de codificação seguros; contribui com aprendizados e padrões reutilizáveis para melhorar a eficácia da equipe mais ampla. • Aplica o conhecimento de ferramentas dentro da ferramenta Software Development Life Cycle, incluindo capacidades de desenvolvimento e automação assistidas por IA, para melhorar o valor realizado pela automação. • Documentos e compartilha conhecimentos dentro de sua organização através de fóruns internos e comunidades de prática • Lidera a primeira adoção de fluxos de trabalho de confiabilidade assistidos por IA em práticas SDLC/toolchain (por exemplo, automação de teste/validação e prontidão para produção), garantindo rastreabilidade/auditabilidade, resiliência e controles de segurança. • Aumenta a cultura em equipe de diversidade, oportunidade, inclusão e respeito Qualificações, capacidades e competências necessárias • Formação formal ou certificação em conceitos de engenharia de software mais 5 anos de experiência aplicada • Proficiência em confiabilidade, escalabilidade, desempenho, segurança, redução de trabalho e melhores práticas de confiabilidade local com a capacidade de implementar essas práticas dentro de uma aplicação ou plataforma • Experiência comprovada usando recursos de IA autorizados pela empresa dentro do ambiente de trabalho • Capacidade de definir práticas de equipe para uso seguro de IA em operações • Fluência em pelo menos uma linguagem de programação, como (por exemplo, Python, Java Spring Boot, .Net, etc.) • Experiência e exposição a ferramentas de observação e coleta de telemetria usando ferramentas como Grafana, Dynatrace, Prometheus, Datadog, Splunk, etc. • Proficiência em automação e métodos de entrega contínua • Experiência com a solução de problemas tecnologias e questões comuns em rede • Experiência prática usando ferramentas de desenvolvimento de software assistidas por IA, autorizadas pela empresa, dentro do ambiente de trabalho (por exemplo, para codificação, criação de testes, solução de problemas ou documentação) com capacidade demonstrada para avaliar, validar e refinar criticamente as saídas geradas por IA para correção, desempenho e segurança. • Compreender o uso responsável de IA em fluxos de trabalho de engenharia, incluindo considerações de sensibilidade de dados, manipulação segura de entradas/saídas e adesão às expectativas de resiliência e segurança; capacidade de orientar os pares sobre o uso seguro e eficaz dentro das práticas da equipe. Qualificações, capacidades e competências preferenciais • Capacidade de identificar e resolver problemas relacionados com estruturas de dados complexas e algoritmos • Impulsionar para autoeducar e avaliar novas tecnologias • Capacidade de expandir e colaborar em diferentes níveis e grupos de partes interessadas • Experiência nativa de nuvem prática