Desarrollador Backend .Net Senior - Remote

En Imagemaker buscamos a nuestros próximos Backend Developer con experiencia en .NET que utilicen herramientas de inteligencia artificial ( como Claude, GitHub Copilot u otros LLMs ) como parte central de su proceso de desarrollo. Este rol no solo ejecuta código, sino que es capaz de traducir requerimientos técnicos y funcionales en instrucciones efectivas para modelos de IA , supervisando, validando y asegurando la calidad del código generado. Deberás combinar habilidades sólidas de ingeniería de software con pensamiento crítico para trabajar en un entorno donde la productividad está amplificada por IA.

Key Responsibilities

Traducir requerimientos funcionales y técnicos en prompts estructurados para herramientas de IA. Utilizar IA para: Generar código backend (.NET) Crear APIs, lógica de negocio y estructuras de datos Validar, corregir y optimizar el código generado por IA asegurando:

• Calidad Seguridad Performance Implementar y mantener test unitarios para asegurar confiabilidad del código.
• Integrar desarrollos dentro de pipelines CI/CD. Documentar APIs y soluciones técnicas utilizando herramientas automatizadas y asistidas por IA.
• Colaborar activamente en ceremonias ágiles, aportando mejoras en productividad mediante uso de IA.

Identificar oportunidades de automatización y mejora continua en el ciclo de desarrollo. Asegurar que el uso de IA cumpla con estándares de la organización (seguridad, privacidad, calidad).

Skills, Knowledge and Expertise

Core Backend:

• .NET +4–5 años de experiencia en desarrollo con .NET / C#

Experiencia en:

• ASP.NET Core / MVC
• Desarrollo y consumo de APIs REST
• Arquitecturas backend (monolito y/o microservicios)
• Conocimiento de patrones de diseño (SOLID, Clean Architecture, Repository, etc.)

Experiencia práctica utilizando herramientas de IA como:

• Claude, GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor, etc.

Capacidad de:

• Traducir requerimientos funcionales/técnicos en prompts efectivos
• Generar código mediante IA (backend, APIs, lógica de negocio)
• Iterar sobre respuestas de IA para mejorar calidad

Entendimiento de:

• Limitaciones de los modelos (hallucinations, errores lógicos)
• Buenas prácticas de prompting (contexto, constraints, ejemplos)

Capacidad de revisar, validar y corregir código generado por IA:

• Code review (manual + asistido)
• Detección de errores lógicos y de seguridad
• Experiencia con:
• Test unitarios (xUnit, NUnit, MSTest)
• Cobertura de código
• Uso de herramientas de calidad:
• SonarQube, linters, análisis estático

Manejo de:

• Azure DevOps / GitHub
• Pipelines CI/CD
• Control de versiones con Git (GitFlow o trunk-based)
• Integración de IA dentro del flujo de desarrollo