Pessoa Engenheira De Software Backend - Sênior (Python)

Grupo Sbf; Diadema; Presencial; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está em busca de um Software Engineer Senior para desenvolver soluções em Python, desde a arquitetura até a produção. O candidato ideal deve ter experiência com arquiteturas distribuídas e automação, além de conhecimento em Docker e Kubernetes. A função requer um ambiente colaborativo e a aplicação de boas práticas de engenharia. Oportunidade de crescimento em uma cultura de alta performance e metodologias ágeis.

Qualificações

• Experiência em Python com orientação a objetos e boas práticas.
• Sólida prática em testes unitários e integração.
• Conhecimento em métodos ágeis como Scrum e Kanban.

Responsabilidades

• Desenvolver soluções em Python desde a arquitetura até a produção.
• Projetar sistemas focados em eficiência operacional.
• Garantir qualidade e manutenibilidade aplicando boas práticas.

Conhecimentos

Proficiência avançada em Python

Experiência com arquiteturas distribuídas

Conhecimento em Docker

Conhecimento em Kubernetes

Capacidade de trabalhar em ambiente colaborativo

Familiaridade com metodologias ágeis

Ferramentas

Google Cloud AI / ML Services

Kafka

Pub / Sub

Descrição da oferta de emprego

O seu papel como Software Engineer Senior (E3)

• Desenvolver soluções de ponta a ponta em Python , desde a definição de arquitetura até testes e rollout em produção;
• Projetar e evoluir sistemas com foco em automação , direcionados à eficiência operacional do grupo SBF;
• Garantir funcionalidade, manutenibilidade, escalabilidade e qualidade , aplicando boas práticas de engenharia e testes;

Trabalhar em um ambiente colaborativo, com pair programming, feedbacks contínuos e cultura de alta performance.

O que você precisa para essa posição no jogo

• Proficiência avançada em Python (orientação a objetos, concorrência, boas práticas de código);
• Experiência com arquiteturas distribuídas e microsserviços;
• Conhecimento em Docker & Kubernetes para implantação escalável de modelos e serviços;
• Conhecimento em observabilidade e monitoramento aplicados a sistemas de IA e automação;
• Sólida prática em testes unitários, integração e validação de modelos;
• Capacidade de trabalhar em ambiente multifuncional e colaborativo , com autonomia;
• Embasamento teórico em ciência de dados, aprendizado de máquina e boas práticas de engenharia de software (DDD, design de código, paradigmas);

Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).

Seria legal se você conhecesse

• Google Cloud AI / ML Services (Vertex AI, AI Platform);
• Continuous Integration & Delivery aplicados a ML (CI / CD para pipelines de dados e modelos);
• Ferramentas de processamento de dados em streaming (Kafka, Pub / Sub);

Boas práticas de DataOps e integração com times de dados e automação.