Pessoa Engenheira De Software Backend - Sênior (Python)

Grupo Sbf; Sete Lagoas; Híbrido; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em Minas Gerais procura um Software Engineer Senior para desenvolver soluções em Python e projetar sistemas para automação. O candidato ideal deve ter proficiência avançada em Python e experiência com arquiteturas distribuídas e microsserviços. Além disso, é desejável o conhecimento em Docker, Kubernetes e boas práticas de DataOps. Espera-se trabalho colaborativo em ambientes ágeis como Scrum e Kanban.

Qualificações

• Proficiência avançada em Python, com foco em OOP e boas práticas.
• Experiência com arquiteturas distribuídas e microsserviços.
• Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).

Responsabilidades

• Desenvolver soluções de ponta a ponta em Python.
• Projetar sistemas focados em automação e eficiência.
• Garantir a qualidade e escalabilidade utilizando boas práticas.

Conhecimentos

Python

Arquiteturas distribuídas

Docker

Kubernetes

Testes unitários

Trabalho em equipe

Ferramentas

Google Cloud AI / ML Services

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.