React Native Mobile Engineer at Dynamic Devs

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.

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.

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.

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.

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