Engineering Team Lead en 2BRAINS

2Brains es una consultora tecnológica que impulsa el crecimiento y la evolución de organizaciones líderes en Latinoamérica. Diseñamos y construimos el futuro digital de nuestros clientes a través de una integración profunda y estratégica de negocio, experiencia y tecnología, convirtiendo desafíos complejos en impacto real.

Hoy, 2Brains forma parte de Acid Labs, uno de los principales grupos de consultoría tech e innovación de la región. Esta adquisición fortalece nuestra propuesta de valor, ampliando nuestra escala, capacidades tecnológicas y presencia regional, y nos permite acompañar a nuestros clientes con soluciones más robustas, ágiles y de alto impacto en todo su ciclo de transformación.

Postula únicamente desde getonbrd.com.

Esta sección detalla el dominio esperado para liderar la evolución de las 3 aplicaciones del ecosistema:

1. Backend & Arquitectura: El Núcleo Escalable (Java & Spring Boot)
El líder debe dominar el ecosistema de Spring para garantizar la resiliencia de los servicios que
consumen la tripulación y los proveedores.
● Spring Boot Avanzado: Experiencia profunda en (OAuth2/JWT), Spring Data JPA y Spring
Cloud.
● Patrones de Diseño: Dominio de Hexagonal Architecture o Clean Architecture para mantener
el desacoplamiento.
● Gestión de APIs: Diseño de APIs RESTful siguiendo estándares de madurez (Hateoas) y
documentación con Swagger/OpenAPI.
● Pruebas: Implementación de cultura de Testing (JUnit 5, Mockito) y pruebas de integración con
Test Containers.
2. Frontend: Consistencia y Rendimiento (Angular & Material)
Asegurar una interfaz fluida y robusta que facilite la operación rápida en vuelos.
● Arquitectura Angular: Manejo de módulos, Standalone Components (versiones recientes) y
ciclo de vida.
● Estado de la Aplicación (deseable): Dominio de RxJS (programación reactiva) y gestión de
estado (NgRx o servicios con Signals)
● Angular Material: Personalización de temas (Theming), creación de componentes reutilizables y
directivas personalizadas para optimizar la UI.

3. Mobile: Movilidad de Alto Impacto (React Native)
Dado que la tripulación utiliza dispositivos móviles y la aplicación principal está desarrollada en React
Native, este conocimiento es crítico para la disponibilidad del servicio.
● Arquitectura Mobile: Conocimiento profundo en arquitecturas modernas (MVVM, Clean
Architecture, VIPER) para desarrollo Híbrido (React Native).
● QA y Testing Automatizado: Implementación de estrategias de Unit Testing, Integration Testing
y UI Automation.
● CI/CD y Deploy: Dominio de herramientas de despliegue automático (Fastlane, Bitrise, GitHub
Actions) y gestión de tiendas (App Store Connect / Google Play Console).
● Mobile Analytics y Observabilidad: Implementación y análisis de eventos (Firebase, Mixpanel,
AppsFlyer) y monitoreo de crashes/performance (Crashlytics, Sentry).

4. Datos: Persistencia y Optimización (PostgreSQL/MYSQL)
Garantizar la integridad de los datos de nuestro ecosistema:
● Modelado y Tuning: Diseño de esquemas relacionales normalizados y optimización avanzada
mediante índices estratégicos.
● Análisis de Rendimiento: Capacidad de diagnóstico profundo mediante planes de ejecución
(EXPLAIN ANALYZE) y ajuste de consultas complejas para evitar cuellos de botella.
● Transaccionalidad: Manejo experto de propiedades ACID y lógica de negocio a nivel de base
de datos cuando la integridad lo requiera.

5. Cloud, DevOps e Infraestructura (GCP & GitLab)
Garantizar un flujo de entrega continua (CD) seguro y automatizado.
● Estrategia en Google Cloud Platform (GCP):
○ Cómputo: Gestión de cargas de trabajo en GKE (Kubernetes), Cloud Run y App
Engine.
○ Networking & Seguridad: Configuración de VPCs, políticas de Cloud Armor
(deseable) y gestión de identidades con IAM.
○ Observabilidad: Implementación de tableros en Cloud Monitoring y Logging para
detección proactiva de incidentes.
● GitLab CI/CD & DevSecOps (Deseable):
○ Pipelines de Elite: Automatización total de ciclos de vida
○ Seguridad Integrada: Configuración de herramientas de análisis estático (SAST) y
dinámico (DAST), junto con Dependency Scanning para mitigar vulnerabilidades en
librerías de terceros.

6. Inteligencia Artificial: Productividad e Innovación
Impulsar la transformación mediante el uso de tecnologías emergentes.
● Integración de Modelos (LLMs): Capacidad para integrar APIs de IA (OpenAI, Anthropic,
Gemini) dentro de flujos mobile.
● IA On-Device: Conocimiento de frameworks para ejecutar modelos localmente en el dispositivo
(CoreML, TensorFlow Lite) para optimizar latencia y privacidad.
● IA para Productividad: Uso de herramientas como GitHub Copilot o Cursor para acelerar el
desarrollo del equipo y mejorar la calidad del código.