Engenheiro(a) de Software Fullstack SR (Foco em Plataforma de Dados)

ROIT; Brasil; Presencial; BRL 133 920 - 200 880; Tempo integral

Resumo da oferta

A ROIT está em busca de um(a) Product Engineer para construir soluções de governança e gestão de dados. O candidato ideal deve ter experiência sólida em Node.js e TypeScript, além de desenvolver interfaces usando React.js. As responsabilidades incluem liderar o desenvolvimento de módulos, implementar observabilidade e colaborar com equipes multidisciplinares. Valorizamos um perfil que entenda como a tecnologia gera valor para o produto e negócio, e que tenha uma mentalidade voltada para resultados de qualidade.

Qualificações

• Experiência com desenvolvimento de produtos usando Node.js e TypeScript.
• Experiência com desenvolvimento frontend utilizando React.js.
• Familiaridade com conceitos de engenharia de dados e pipelines.

Responsabilidades

• Liderar o desenvolvimento de módulos da plataforma de dados.
• Participar de todo o ciclo de vida do produto.
• Implementar mecanismos de observabilidade.

Conhecimentos

Node.js

TypeScript

React.js

NoSQL

SQL

Git

APIs REST

Engenharia de dados

Ferramentas

AWS

GCP

Airflow

Kubernetes

Descrição da oferta de emprego

Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Product Engineer que construa produto com visão de impacto, qualidade e escala. Aqui, você não recebe apenas requisitos: você transforma soluções validadas em produtos robustos, trabalhando lado a lado com Engenharia de Dados, UX e Produto para construir uma plataforma centralizada de governança e gestão de dados.

Este papel é ideal para quem gosta de:

• Construir produtos de ponta a ponta
• Trabalhar próximo a métricas reais de negócio
• Apoiar experimentação, evolução contínua e decisões orientadas a dados
• Resolver problemas complexos de ingestão, qualidade e rastreabilidade de dados

Seu papel no time

Como Product Engineer, você será responsável por estruturar, evoluir e escalar a plataforma de governança e gestão de dados – garantindo que ela seja tecnicamente sólida, escalável, observável e pronta para suportar ingestão, processamento e consumo de dados com qualidade e rastreabilidade.

• Pipelines de ingestão e transformação confiáveis
• Catálogo e discovery de dados com busca semântica
• Controle de qualidade automatizado (Health Score, alertas, SLAs)
• Rastreabilidade de ponta a ponta (lineage, auditoria, logs)

Responsabilidades e Atribuições

• Liderar tecnicamente o desenvolvimento de módulos da plataforma de dados (Ingestão, Consumidor, Engenharia de Dados, Admin), com foco em impacto e escalabilidade
• Atuar no desenvolvimento fullstack, participando de todo o ciclo de vida do produto
• Estruturar soluções prontas para governança de dados, métricas de qualidade e aprendizado contínuo
• Construir e evoluir pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados
• Implementar mecanismos de observabilidade: logs de execução, métricas de performance, Health Score por pipeline e alertas inteligentes
• Trabalhar junto a UX/UI para garantir experiência consistente e escalável nas interfaces de catálogo, discovery e gestão de acessos
• Contribuir com manutenção, evolução e refatoração de sistemas existentes
• Definir e evoluir arquitetura, padrões e boas práticas
• Avaliar e apoiar a adoção de novas tecnologias, frameworks e ferramentas
• Garantir alinhamento entre regras de negócio, produto e implementação técnica

O que esperamos de você

• Mentalidade de produto, não apenas de código
• Interesse genuíno em entender como o que você constrói gera valor para produtores e consumidores de dados
• Capacidade de equilibrar velocidade com qualidade
• Boa comunicação com times multidisciplinares (Produto, UX, Engenharia de Dados)

Requisitos

• Experiência com Node.js e TypeScript
• Experiência com desenvolvimento frontend utilizando React.js
• Experiência com bancos de dados NoSQL e SQL
• Experiência com Git e controle de versão
• Conhecimento em APIs REST e consumo de serviços
• Familiaridade com conceitos de engenharia de dados (pipelines, ETL/ELT, ingestão batch e streaming)

Diferenciais

• Vivência com ambientes em nuvem (AWS e/ou GCP)
• Experiência com plataformas de dados, data lakes ou data warehouses
• Conhecimento em ferramentas de orquestração de pipelines (Airflow, Prefect, Dagster ou similares)
• Experiência com observabilidade e monitoramento de sistemas de dados
• Familiaridade com conceitos de data governance, data quality e data lineage
• Experiência com mensageria (Kafka, RabbitMQ, SQS ou similares)
• Vivência com agentes de IA ou automações inteligentes aplicadas a dados