Pessoa Engenheira De Software Backend - Sênior (Python)

Grupo Sbf; São Leopoldo; Presencial; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em São Leopoldo procura um(a) Software Engineer Senior para desenvolver soluções em Python, desde a definição de arquitetura até o rollout em produção. O candidato deve ter proficiência avançada em Python, conhecimento em arquiteturas distribuídas e boas práticas em testes e automação. O ambiente é colaborativo e incentiva o aprendizado contínuo. Familiaridade com metodologias ágeis e Docker/Kubernetes é um diferencial.

Qualificações

• Proficiência em Python (orientação a objetos, boas práticas de código)
• Experiência com microsserviços
• Conhecimento em monitoramento de sistemas de IA

Responsabilidades

• Desenvolver soluções de ponta a ponta em Python.
• Projetar e evoluir sistemas focados em automação.
• Garantir funcionalidade e qualidade aplicando boas práticas de engenharia.

Conhecimentos

Proficiência avançada em Python

Experiência com arquiteturas distribuídas

Conhecimento em Docker

Conhecimento em Kubernetes

Sólida prática em testes unitários

Trabalho em ambiente multifuncional

Embasamento teórico em ciência de dados

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.