AI FrontEnd Engineer

Location: Madrid, MADRID, es, Remote

Descripción de la empresa

Buscamos un AI FrontEnd Engineer para proyecto de Salud, para Diseñar, desarrollar y evolucionar las experiencias digitales de Casiopea mediante tecnologías React, garantizando usabilidad, rendimiento, accesibilidad y mantenibilidad, incorporando capacidades avanzadas de Inteligencia Artificial, asistentes inteligentes y experiencias conversacionales orientadas a profesionales sanitarios, administrativos y pacientes.

Descripción del empleo

Diseñar, desarrollar y evolucionar las experiencias digitales de Casiopea mediante tecnologías React, garantizando usabilidad, rendimiento, accesibilidad y mantenibilidad, incorporando capacidades avanzadas de Inteligencia Artificial, asistentes inteligentes y experiencias conversacionales orientadas a profesionales sanitarios, administrativos y pacientes.

Requisitos

Requisitos mínimos – Senior React (TypeScript + Vite + MFE)

1. Experiencia

• +5 años en frontend
• +3 años con React en producción
• Experiencia en:
  • Aplicaciones grandes (enterprise / SaaS)
  • Equipos multidisciplinares

• Participación activa en:
  • Arquitectura frontend
  • Decisiones técnicas clave
  • Mentoría a otros desarrolladores

2. React avanzado

• Dominio completo de:
  • Hooks (core + custom)
  • Lifecycle moderno

• Patrones avanzados:
  • Compound components
  • Hooks pattern
  • Headless components

• Estado:
  • Redux Toolkit / Zustand 
  • Control de side effects

• Optimización:
  • Memoization inteligente
  • Code splitting (React.lazy, Suspense)
  • Render performance

3. TypeScript sólido

• Tipado avanzado:
  • Generics complejos
  • Tipado de hooks y HOCs

• Modelado de dominio:
  • Interfaces robustas para API's

• Buen uso de:
  • Union types
  • Narrowing
  • Inferencia

4. Vite (nivel producción)

• Uso en proyectos reales
• Configuración:
  • Plugins personalizados
  • Alias y resolución de módulos

• Conocimiento de:
  • Diferencias con Webpack
  • Optimización de bundles
  • Performance en dev/build

5. Microfrontends (MFE) – requisito clave

Experiencia mínima esperada

• Haber trabajado con arquitecturas MFE reales en producción

Conocimientos técnicos:

• Estrategias de implementación:
  • Module Federation (Webpack / Vite Federation)
  • Single-SPA
  • Microfrontends vía Web Components

• Comunicación entre MFEs:
  • Event bus
  • Props / shared state
  • Custom events

• Gestión de:
  • Dependencias compartidas (shared libs)
  • Versionado
  • Aislamiento vs reutilización

Arquitectura:

• Diseño de:
  • Shell / container app
  • Integración de múltiples MFEs

• Despliegue:
  • Independiente por microfrontend

• CI/CD desacoplado

Problemas conocidos (y cómo afrontarlos):

• Deadlocks de dependencias
• Duplicación de React
• Problemas de rendimiento en runtime
• Coordinación entre equipos

6. Gestión de datos

• APIs:
  • REST y/o GraphQL

• Estrategias:
  • Cacheado
  • Revalidación
  • Sincronización de datos entre MFEs

7. UI y estilos

• Conocimientos de CSS para aplicarlos a partir de los diseños del equipo de UI

8. Testing

• Unit + integration:
  • Jest / Vitest
  • React Testing Library

• Testing en MFE:
  • Aislamiento de pruebas
  • Mock de MFEs externos

9. Arquitectura y buenas prácticas

• Diseño de:
  • Frontend escalable y modular

• Clean code:
  • Separación de responsabilidades

• Manejo de:
  • Error boundaries
  • Logging distribuido (especialmente en MFE)

10. Ecosistema

• Git avanzado
• CI/CD por microfrontend
• Monorepos (Nx, Turborepo) 
• Herramientas:
  • ESLint

11. Seguridad

• Manejo seguro en entornos distribuidos:
  • Tokens compartidos entre MFEs
  • Protección frente a XSS

• Estrategias de autenticación:
  • SSO en arquitectura MFE

12. Extras muy valorables

• Next.js (SSR con MFEs)
• Edge rendering
• Observabilidad:
  • Logs centralizados
  • Monitorización (Datadog, Sentry)

• Feature flags
• Experiencia en migraciones monolito → MFE

13. IA

• Prompt Engineering
• RAG
• MCP
• LLMs
• Function Calling
• AI Agents
• Vector Search
• Semantic Search
• Responsible AI

Soft skills (en MFE aún más críticas)

• Comunicación entre equipos (clave en MFE)
• Capacidad de definir contratos entre aplicaciones
• Visión de arquitectura global
• Ownership de dominios funcionales