Desarrollador Mobile Semi Senior

Objetivo:

Liderar el desarrollo y la estabilidad del motor de captura biométrica en Android, resolviendo los desafíos de fragmentación de hardware y optimizando algoritmos de visión artificial en tiempo real. Actuará como referente técnico para la implementación espejada en iOS.

Core Tecnológico (Dominio Android)

• Lenguaje: Kotlin avanzado (Coroutines, Flow, Dagger/Hilt).+ NfcAdapter / IsoDep + BouncyCastle / Conscrypt
• CameraX & Camera2 API: Dominio total de la librería Jetpack CameraX, pero con conocimientos de la Camera2 API para casos de borde y control manual de exposición/enfoque.
• Análisis de Imagen: Implementación experta de ImageAnalysis.Analyzer y manejo de ImageProxy (conversión de formatos).
• Google ML Kit: Implementación de detección de rostros, validación de parpadeo y detección de oclusiones.
• Optimización de Hardware: Experiencia lidiando con la fragmentación de fabricantes (Samsung, Xiaomi, Motorola) y sus diferentes implementaciones de drivers de cámara.

Core Tecnológico (Soporte iOS )

• Lenguaje: Swift funcional.
• AVFoundation: Capacidad para configurar AVCaptureSession y manejar el flujo de SampleBuffer.
• Vision Framework: Implementación de VNDetectFaceRectanglesRequest y aprovechamiento de faceCaptureQuality para paridad de funciones con la versión de Android.

Competencias Críticas (Focus Android)

• Manejo de Rotaciones: Resolución del clásico problema de rotación de sensores en Android para que los metadatos de ML coincidan con la preview.
• UI/UX Reactiva: Creación de overlays (Canvas) sobre la cámara que respondan en milisegundos a las coordenadas entregadas por ML Kit.
• Pruebas de Campo: Experiencia con Device Streaming o granjas de dispositivos para testear la cámara en múltiples marcas.

Experiencia Requerida

• Seniority: +5 años en desarrollo Android Nativo.
• Especialidad en Visión: Al menos 2 o 3 proyectos robustos donde se haya implementado captura personalizada (no uso de la cámara nativa del sistema).
• Rendimiento: Experiencia demostrable reduciendo el overhead de CPU/RAM al procesar modelos de ML en dispositivos de gama media-baja.

Deseable

• Experiencia con RenderScript para procesamiento de imagen ultra rápido.
• Conocimientos de TensorFlow Lite
• Haber trabajado en proyectos de KYC (Know Your Customer), Digital Onboarding o Biometría.

Si estás interesado/a en formar parte de un equipo apasionado y dinámico, envía tu currículum a

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