Pessoa Engenheira De Software Backend - Sênior (Python)

Grupo Sbf; Porto Alegre; Presencial; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em automação no Rio Grande do Sul busca um(a) Software Engineer Senior para desenvolver soluções completas em Python, com ênfase em sistemas automatizados e escaláveis. O candidato ideal terá experiência avançada em Python e arquiteturas distribuídas, além de habilidade em Docker e Kubernetes. O trabalho exige colaboração em equipe, com práticas ágeis e um ambiente de alta performance.

Qualificações

• Proficiência em Python com orientação a objetos e boas práticas.
• Experiência com sistemas de automação e eficiência operacional.
• Capacidade de trabalhar em ambiente colaborativo e multifuncional.

Responsabilidades

• Desenvolver soluções em Python desde a arquitetura até a produção.
• Projetar e evoluir sistemas com foco em automação.
• Garantir a qualidade e manutenibilidade das soluções.

Conhecimentos

Python avançado

Arquiteturas distribuídas

Docker

Kubernetes

Testes unitários e de integração

Metodologias ágeis

Ferramentas

Google Cloud AI / ML Services

Kafka

Continuous Integration / Delivery

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.