Desarrollador Senior Backend Python — Híbrido - Madrid — Startup IA - Python, FastAPI, GCP,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

SINDA Talent está buscando un Desarrollador Senior Backend Python para unirse a un equipo que desarrolla una plataforma basada en IA que automatiza y optimiza procesos complejos en entornos comerciales. El rol implica diseñar y desarrollar servicios en Python listos para producción, crear sistemas distribuidos y escalables, integrar plataformas externas como CRMs, trabajar con agentes basados en LLM y sistemas de orquestación, y optimizar rendimiento, costes y fiabilidad. Se requiere +7 años de experiencia en backend, dominio avanzado de Python (async, testing, arquitectura), experiencia en sistemas distribuidos, conocimientos en cloud (GCP o AWS), interés real por la IA aplicada al desarrollo, y nivel alto de inglés (español es un plus). El stack incluye Python, FastAPI, Celery, PostgreSQL, Next.js, Google Cloud y Kubernetes. Se ofrece proyectos con impacto real, alta autonomía, entorno internacional, modelo híbrido (2–3 días en oficina en Madrid), buen ambiente y beneficios.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en un proyecto innovador de IA en una startup de alto crecimiento, donde podrás combinar excelencia técnica con agilidad y colaborar estrechamente con equipos de producto, IA y negocio. Aprenderás a construir sistemas inteligentes y escalables con impacto real, desarrollando habilidades en tecnologías de vanguardia como LLM y orquestación, en un entorno que valora la autonomía y el crecimiento profesional.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python avanzado (async, testing), FastAPI, sistemas distribuidos, cloud (GCP o AWS), Kubernetes, PostgreSQL, integración de APIs.
• Soft skills: Mentalidad senior, agilidad, colaboración, comunicación en inglés, interés por IA aplicada.

Tips prácticos para este puesto

• Enfócate en demostrar experiencia en proyectos escalables y automatización de procesos en tu portafolio o entrevistas.
• Prepara ejemplos de cómo has optimizado rendimiento o costes en sistemas anteriores.
• Investiga sobre agentes de IA y LLM para mostrar conocimiento relevante durante el proceso.

Recursos recomendados

• Tools: FastAPI, Celery, Google Cloud, Kubernetes, PostgreSQL.
• Documentación: Python async/await, arquitecturas de microservicios, orquestación de IA.
• Influencers: Seguir expertos en Python y IA en LinkedIn o Twitter.
• Cursos: Plataformas como Coursera o Udemy para actualizarse en IA y cloud.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un sistema distribuido que hayas diseñado o mantenido." *Tip:* Enfócate en escalabilidad, tolerancia a fallos y decisiones técnicas clave.
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías el rendimiento de una API en Python?" *Tip:* Menciona caching, async/await, profiling y ajustes de base de datos.
• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes integrando IA o LLM en aplicaciones?" *Tip:* Explica casos prácticos, incluso si son proyectos personales o de aprendizaje.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,500 - $8,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos del proyecto de IA. *Qué preguntar:* "¿Cuáles son los KPIs específicos y el roadmap a 6 meses?"
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre escalabilidad o plazos. *Qué investigar:* Revisa reviews de la empresa y habla con empleados actuales si es posible.
• Bandera roja 3: Modelo híbrido mal definido o con cambios frecuentes. *Señal de advertencia:* Si no hay política clara de días en oficina, pregunta por escrito antes de aceptar.