Engenheiro de Software Sênior (Data Applications & Integrações Analíticas)

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Estamos em busca de um Engenheiro de Software Sênior (Data Applications & Integrações Analíticas) qualificado e proativo para se juntar à nossa equipe de Engenharia. Se você é um profissional apaixonado por software gostaríamos de conhecê-lo.

 

Responsabilidades e Atribuição

• Desenvolvimento Backend: Projetar, implementar e manter microsserviços e APIs REST em Python, seguindo os mais altos padrões de Engenharia de Software (Clean Architecture, TDD).
• Contratos de Integração: Construir integrações robustas entre sistemas corporativos e plataformas externas, estabelecendo contratos de interface claros para que a Squad Digital e outras áreas possam consumir serviços sem gerar acoplamento técnico ou gargalos.
• Automação Cloud-Native: Desenvolver automações e orquestrações de processos utilizando os serviços serverless e de mensageria do GCP (Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Scheduler).
• DevOps & Observabilidade: Implementar testes automatizados, CI/CD, monitoramento e observabilidade contínua nas aplicações construídas, garantindo alta disponibilidade.
• Design de Arquitetura: Participar ativamente, junto aos Chapters transversais, na definição e evolução técnica das soluções, desafiando o status quo e traduzindo necessidades complexas de negócio em sistemas sustentáveis.

• Linguagens e Frameworks: Experiência sólida e comprovada em Python (FastAPI, Flask ou Django).
  GCP e Arquitetura Serverless: Domínio em Google Cloud Platform, especificamente Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage, Secret Manager, Cloud IAM e integração com BigQuery.
• Integrações e Protocolos: Ampla experiência no desenvolvimento e consumo de APIs REST, manipulação de Webhooks, mensageria orientada a eventos e protocolos de segurança (OAuth2, JWT, HTTPS).
• DevOps e Infraestrutura: Fluência em versionamento (Git), conteinerização (Docker) e construção de pipelines de CI/CD. Familiaridade com bancos de dados relacionais.

Diferenciais:

• Engenharia de Dados: Compreensão sólida de conceitos de DataOps, modelagem de dados, processamento distribuído (Apache Spark) e ingestão. Vital para dialogar de igual para igual com os Engenheiros de Dados e garantir aderência arquitetural aos padrões do Chapter.
• Engenharia de Dados: Conhecimento em conceitos de DataOps, modelagem de dados, processamento distribuído (Apache Spark) e ingestão de dados.