Estamos buscando un/a Engineering Manager Hands-On para liderar un equipo de ingenier a que trabaja en la construcci n de una nueva generaci n de asistentes inteligentes de voz y texto para la industria bancaria.
Es un rol que combina people management, liderazgo t cnico y ejecuci n.
Alguien que pueda discutir estrategia con el liderazgo, definir prioridades con Product, dise ar 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 t cnicamente relevante.
Responsabilidades : People Leadership Liderar, acompa ar 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 colaboraci n, autonom a y mejora continua.
Technical Leadership Definir y evolucionar la arquitectura junto al equipo.
Participar en system design y decisiones t cnicas importantes.
Revisar c digo y mantener est ndares de calidad.
Investigar y resolver problemas t cnicos complejos y de producci n.
Identificar y gestionar deuda t cnica.
Asegurar buenas pr cticas de testing, observabilidad, seguridad y performance.
Balancear velocidad de delivery con calidad y sostenibilidad t cnica.
AI Conversational Engineering El equipo trabaja en sistemas de AI conversacional de voz y texto, por lo que ser significativo tener inter s y experiencia en algunas de estas reas: 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.
Evaluaci n, observabilidad y debugging de sistemas basados en LLMs.
Guardrails, seguridad y control de acciones de agentes.
Integraci n con APIs y sistemas empresariales.
Arquitecturas escalables y resilientes.
En un contexto bancario, ser 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 tambi n 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.
Definici n de buenas pr cticas para AI-assisted coding.
Uso de agentes para generaci n de c digo, testing, debugging, documentaci n y refactoring.
Orquestaci n de m ltiples coding agents cuando aporte valor.
Definici n de quality gates y mecanismos de revisi n del c digo generado por AI.
Promover workflows donde los engineers utilicen AI sin perder ownership sobre el c digo y las decisiones t cnicas.
La idea no es simplemente usar AI para programar m s r pido , sino redise ar el engineering workflow para aprovechar agentes manteniendo calidad, seguridad y control Delivery Trabajar junto a Product para transformar objetivos de negocio en planes t cnicos.
Definir prioridades, milestones y alcance.
Identificar riesgos y dependencias.
Mejorar la previsibilidad del delivery.
Asegurar que las iniciativas lleguen a producci n con el nivel adecuado de calidad.

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