React Native Mobile Engineer

Descripción del puesto

🧱 Experiencia técnica Mobile (4+ años) Experiencia sólida desarrollando aplicaciones en React Native en entornos productivos, idealmente participando en migraciones o coexistencia entre aplicaciones nativas e híbridas. Dominio avanzado de TypeScript: tipado robusto, generics, type safety, type guards y modelado de datos complejo. Conocimiento profundo del ecosistema mobile: ciclo de vida de aplicaciones, navegación, permisos, publicación en App Store y Google Play, firma y versionamiento. Experiencia con herramientas modernas de build, distribución y OTA updates para React Native. Comprensión de arquitecturas modulares (Module Federation, microfrontends, mini-apps) y experiencia con herramientas como Re.Pack o tecnologías equivalentes. Gestión de estado utilizando distintas soluciones según el contexto (Redux Toolkit, Zustand, Jotai, Context API u otras). Optimización de performance: renders, memoria, tamaño de bundle, lazy loading, tree-shaking y experiencia de usuario en condiciones de red variables. Capacidad de debugging en dispositivos reales, incluyendo análisis de logs, problemas de red, rendimiento y diferencias entre plataformas. 🎨 Design System & Calidad Experiencia construyendo o consumiendo design systems multiplataforma. Uso de herramientas de documentación de componentes como parte del flujo de desarrollo y QA. Experiencia en pruebas unitarias, integración y E2E para aplicaciones móviles. Conocimiento de pruebas visuales y de regresión para garantizar consistencia visual y experiencias Pixel Perfect. Comprensión del flujo Figma → Design Tokens → Código y de las prácticas necesarias para mantener alineación entre diseño y desarrollo. 🤖 AI-Native Development (No negociable) Buscamos profesionales que integren IA como parte de su flujo de trabajo diario: Uso habitual de Claude Code, Cursor, GitHub Copilot o herramientas similares. Experiencia trabajando bajo principios de Spec-Driven Development, definiendo objetivos, restricciones, criterios de aceptación y contratos antes de implementar. Conocimiento de MCP (Model Context Protocol) o capacidad demostrada para adoptarlo rápidamente. Capacidad para estructurar contexto efectivo para agentes de IA y evaluar críticamente sus resultados. Uso de IA para generación de código, pruebas, documentación, refactorización y code reviews. Conocimiento de limitaciones y riesgos de los modelos (alucinaciones, patrones obsoletos, sobreingeniería, errores plausibles). Criterio técnico para determinar cuándo utilizar IA y cuándo abordar problemas directamente. Mentalidad de ownership: la IA acelera el trabajo, pero la responsabilidad técnica sigue siendo del ingeniero. 🚀 Ingeniería de Software y Delivery Experiencia trabajando con Git en equipos distribuidos, utilizando workflows disciplinados y buenas prácticas de colaboración. Conocimiento de CI/CD para aplicaciones móviles, incluyendo automatización de builds, distribución y despliegues. Experiencia con feature flags, estrategias de release progresivo, canary releases y experimentación. Familiaridad con herramientas de observabilidad, monitoreo de errores, crashes y performance en producción. Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles (Scrum, Kanban o similares), participando activamente en refinamientos, planificación, retrospectivas y demostraciones.