Pessoa Engenheira De Software Backend - Sênior (Python)

Grupo Sbf; Santana de Parnaíba; Presencial; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em crescimento em São Paulo está em busca de um Software Engineer Senior para desenvolver soluções de ponta a ponta em Python. Este profissional será responsável por projetar e evoluir sistemas focados em automação e eficiência operacional. A posição exige conhecimento avançado em Python, arquiteturas distribuídas e experiência com Docker e Kubernetes. Além disso, espera-se um ambiente de trabalho colaborativo e ágil, com práticas de arquitetura de software robustas.

Qualificações

• Proficiência avançada em Python com orientação a objetos.
• Experiência em arquiteturas distribuídas e microsserviços.
• Conhecimento em Docker e Kubernetes para implantação escalável.

Responsabilidades

• Desenvolver soluções de ponta a ponta em Python.
• Projetar e evoluir sistemas com foco em automação.
• Garantir funcionalidade, manutenibilidade, escalabilidade e qualidade.

Conhecimentos

Python avançado

Arquiteturas distribuídas

Docker

Kubernetes

Testes unitários

Metodologias ágeis

Ferramentas

Google Cloud AI

Kafka

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.