Lead Software Engineer - Java & Go - Chief Technology Office

Overview

In dieser Rolle arbeiten Sie als Lead Software Engineer in der Chief Technology Office von JPMorganChase und gestalten Trusted, marktführende Technologien sicher und skalierbar. Sie leiten technologische Lösungen in einem agilen Umfeld und tragen zur Stabilität, Sicherheit und Produktivität der Software bei.

Sie arbeiten eng mit anderen Ingenieuren zusammen, treiben Innovation voran und entwickeln Ihre Fähigkeiten innerhalb einer inklusiven, exzellenten Teamkultur. Sie nutzen AI-gestützte Methoden, um Codequalität und Delivery zu verbessern und prägen verantwortungsbewussten KI-Einsatz in der Entwicklung.

Pay / Benefits

• equal opportunity employer
• diversity and inclusion
• accommodations for religious practices and beliefs
• accommodations for disabilities
• career development opportunities
• competitive compensation (implied by role)

Responsibilities

• Entwicklung sicherer, hochwertiger Produktionscode in Go und Review von Code anderer Teammitglieder
• Identifizierung von Automatisierungs- und Stabilitätsverbesserungen
• Leitung Evaluationssitzungen mit externen Anbietern und internen Teams
• Führung von Communities of Practice zur Verbreitung neuer Technologien
• Förderung und Implementierung von AI-gestützten Entwicklungspraktiken
• Anwendung von SDLC-Tools, einschließlich AI-gestützter Entwicklung und Automatisierung
• Förderung einer Kultur der Vielfalt, Chancengleichheit und Respekt

Key requirements

• Formale Ausbildung oder Zertifizierung in Softwareentwicklung und fortgeschrittene praktische Erfahrung
• Umfangreiche Erfahrung in Systemdesign, Anwendungsentwicklung, Testing und Betriebsstabilität
• Fundierte Kenntnisse in Finanzdienstleistungsbranchen und Technologieprozessen
• Praxisorientierte Cloud-Native-Erfahrung
• Erfahrung mit Java, Spring Boot, Spring MVC und Spring Data in Produktionsumgebungen
• Nachweisliche Fähigkeit, Microservices zuverlässig zu entwerfen und bereitzustellen
• Erfahrung mit AI-gestützten Softwareentwicklungstools und deren Bewertung
• Verständnis von verantwortungsbewusstem KI-Einsatz in Ingenieurprozessen
• Teamführung und Mentoring
• Zusammenarbeit über Funktionsbereiche hinweg
• Lernbereitschaft und Wissensaustausch
• Go-Entwicklung
• Starlark-Skripte und Build-Automatisierung
• Java und Groovy (Integrationen)

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