Estamos buscando un/a Engineering Manager — Hands-On para liderar un equipo de ingeniería que trabaja en la construcción de una nueva generación de asistentes inteligentes de voz y texto para la industria bancaria. Es un rol que combina people management, liderazgo técnico y ejecución. Alguien que pueda discutir estrategia con el liderazgo, definir prioridades con Product, diseñar una arquitectura con Staff/Senior Engineers y, cuando haga falta, abrir el IDE y meterse a resolver un problema. Buscamos un Engineering Manager que construya equipos fuertes, pero que siga siendo técnicamente relevante. Responsabilidades:
People Leadership Liderar, acompañar y desarrollar un equipo de Software Engineers. Realizar 1:1s, feedback y seguimiento del desarrollo profesional. Definir objetivos y generar ownership dentro del equipo. Participar en hiring, entrevistas y onboarding. Construir una cultura de colaboración, autonomía y mejora continua. Technical Leadership Definir y evolucionar la arquitectura junto al equipo. Participar en system design y decisiones técnicas importantes. Revisar código y mantener estándares de calidad. Investigar y resolver problemas técnicos complejos y de producción. Identificar y gestionar deuda técnica. Asegurar buenas prácticas de testing, observabilidad, seguridad y performance. Balancear velocidad de delivery con calidad y sostenibilidad técnica. AI & Conversational Engineering El equipo trabaja en sistemas de AI conversacional de voz y texto, por lo que será importante tener interés y experiencia en algunas de estas áreas: LLMs y Generative AI. AI Agents y sistemas multi-agente. Agent orchestration y workflows. RAG, tool calling y manejo de contexto/memoria. Voice AI: STT, TTS, streaming y experiencias de baja latencia.



Evaluación, observabilidad y debugging de sistemas basados en LLMs. Guardrails, seguridad y control de acciones de agentes. Integración con APIs y sistemas empresariales. Arquitecturas escalables y resilientes. En un contexto bancario, será especialmente importante entender que un agente no puede simplemente “decidir y ejecutar”: las acciones sensibles necesitan controles, permisos, trazabilidad, validaciones y mecanismos de escalamiento. (Deloitte) AI para Software Engineering Esperamos que el/la Engineering Manager también sea un referente en el uso de AI para mejorar la forma en que desarrollamos software. Esto incluye: Uso efectivo de coding agents como parte del workflow diario. Definición de buenas prácticas para AI-assisted coding. Uso de agentes para generación de código, testing, debugging, documentación y refactoring. Orquestación de múltiples coding agents cuando aporte valor. Definición de quality gates y mecanismos de revisión del código generado por AI. Promover workflows donde los engineers utilicen AI sin perder ownership sobre el código y las decisiones técnicas. La idea no es simplemente “usar AI para programar más rápido”, sino rediseñar el engineering workflow para aprovechar agentes manteniendo calidad, seguridad y control Delivery Trabajar junto a Product para transformar objetivos de negocio en planes técnicos.



Definir prioridades, milestones y alcance. Identificar riesgos y dependencias. Mejorar la previsibilidad del delivery. Asegurar que las iniciativas lleguen a producción con el nivel adecuado de calidad.

Requisitos

8+ años de experiencia en software engineering. 3+ años liderando equipos de ingeniería. Sólida experiencia desarrollando software en producción. Experiencia con arquitectura de sistemas distribuidos y APIs. Experiencia trabajando con codebases complejos. Experiencia en cloud, bases de datos, CI/CD y observabilidad. No esperamos experiencia en todo el stack, pero será valorado tener experiencia con varias de estas tecnologías: Backend: Java, Kotlin, Python, Scala, Node.js, APIs, microservices. Frontend: TypeScript, React, arquitecturas frontend modernas, Design Systems. AI: LLMs, RAG, AI Agents, LangGraph/LangChain u otros frameworks de agentes, MCP, tool calling, vector databases, evaluation. Voice AI: STT, TTS, streaming, WebRTC/telephony y arquitecturas de baja latencia. Cloud: AWS, GCP o Azure, Docker, Kubernetes, CI/CD.

Incentivos

Plan de medicina prepaga de primera categoría. Plataforma Wellhub con acceso a gimnasios y bienestar integral. Clases de inglés in-company. Licencias legales extendidas y vacaciones fraccionadas. Almuerzo y desayuno provistos en días presenciales (3 veces por semana). Ambiente laboral excepcional con actividades y eventos durante todo el año. Oportunidades de capacitación continua a través de nuestra plataforma interna. Descuentos en universidades y centros de formación. Reconocimientos en fechas especiales y beneficios adicionales por nacimiento. Apoyo económico para gastos de mudanza.

📌 Engineering Manager (Buenos Aires)
🏢 Accusys Technology
📍 Buenos Aires