Staff Platform Engineer

Cobli; São Paulo; Presencial; BRL 260 000 - 420 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Cobli busca um Staff Engineer de Infra & DevTools para liderar a execução técnica dos projetos mais relevantes da plataforma. Você ficará responsável por soluções de infraestrutura em nuvem, tooling interno e melhoria da observabilidade, com foco em custo e segurança para as squads de Produto, Hardware e Dados.

O dia a dia envolve cuidar de clusters Kubernetes na AWS, promover Golden Paths da Internal Developer Platform, além de evolução de observabilidade e práticas de segurança.

Qualificações

• Experiência sólida em infraestrutura, SRE, DevOps ou Platform Engineering, com produção de alto volume.
• Histórico de liderar a execução técnica de projetos de plataforma complexos, coordenando equipes.

Responsabilidades

• Propor e evoluir a arquitetura da plataforma (Kubernetes/EKS, rede, IaC, CI/CD, IDP).
• Liderar a execução técnica de projetos, coordenando squads impactadas.
• Escrever e revisar design docs e ADRs com trade-offs entre confiabilidade, custo e segurança.
• Propor padrões de plataforma e apoiar adoção pelas squads.
• Evoluir a Internal Developer Platform e a observabilidade (Datadog).

Conhecimentos

Infraestrutura

SRE

DevOps

Platform Engineering

Ferramentas

AWS

Kubernetes

Terraform

Helm

CI/CD

Datadog

Descrição da oferta de emprego

Sobre a vaga

Se você curte construir a plataforma sobre a qual dezenas de engenheiros entregam produto, e quer ver o efeito disso em milhões de km rodados e na segurança de motoristas reais, esse desafio é pra você.

Como Staff Engineer de Infra & DevTools, você vai liderar a execução técnica dos projetos mais importantes da Cobli. Você propõe e implementa soluções de infraestrutura em nuvem e de ferramentas internas que tornam o desenvolvimento fácil, rápido, eficiente e escalável para as squads de Produto, Hardware e Dados.

No dia a dia, o foco do time está nos aspectos comuns a toda a plataforma: custo, segurança e observabilidade.

Na prática, isso significa cuidar de clusters Kubernetes na AWS que processam telemetria e vídeo de frotas em tempo real, dos caminhos padronizados (Golden Paths) da nossa Internal Developer Platform, da observabilidade e do custo da nuvem.

Responsabilidades e atribuições

• Propor e evoluir a arquitetura da plataforma (Kubernetes/EKS, rede, IaC, CI/CD, IDP), usando dados para priorizar melhorias alinhadas às metas da área.

• Liderar a execução técnica de projetos importantes da plataforma, coordenando com as squads impactadas, como upgrades de EKS, migrações de Karpenter e de ingress e mudanças no modelo de gestão de cargas.

• Escrever e revisar design docs e ADRs, explicitando trade-offs entre confiabilidade, custo, segurança e velocidade de entrega.

• Identificar gaps nos fluxos de desenvolvimento e propor padrões de plataforma (Golden Paths, templates, políticas), apoiando (e liderando) a adoção pelas squads.

• Evoluir a Internal Developer Platform com base nas dores dos times, propondo o que construir, adotar ou descontinuar (build vs. buy)

• Evoluir a observabilidade (Datadog) e as práticas de FinOps: ownership de alertas e de custo por squad, cobertura de tags e redução de custo AWS.

• Implementar e evoluir práticas de segurança na infraestrutura e do ciclo de desenvolvimento junto a SecOps (IAM, segredos, Cognito, desenvolvimento seguro).

• Ser a referência de escalação técnica em problemas complexos de infraestrutura e performance

• Elevar o nível técnico do time por meio de revisão de código e de design, pareamento e mentoria técnica.

• Ser agente ativo na adoção de IA na operação da plataforma: automação operacional, investigação de incidentes e ferramentas que aumentem a produtividade das squads.

• Seguir hands-on, implementando as partes mais críticas das iniciativas que lidera.

Requisitos obrigatórios

• Experiência sólida em infraestrutura, SRE, DevOps ou Platform Engineering, com parte relevante em produção de alto volume.

• Histórico de liderar a execução técnica de projetos de plataforma complexos, coordenando com outras equipes do design à adoção.

• Experiência propondo soluções de arquitetura com trade-offs documentados (design docs, ADRs).

• Domínio profundo de AWS (EKS, EC2, VPC, IAM, S3, RDS ou equivalentes), incluindo desenho de rede, multi-conta e modelo de permissões.

• Domínio de Kubernetes em produção: operação multi-cluster, upgrades sem downtime, autoscaling, networking e troubleshooting avançado.

• Infraestrutura como código com Terraform e empacotamento de aplicações com Helm, incluindo módulos e padrões reutilizáveis por outros times.

• CI/CD (CircleCI ou similar), com experiência evoluindo fluxos de deploy usados por vários times, e noções de GitOps.

• Experiência construindo ou evoluindo uma plataforma interna de desenvolvimento (self-service, templates, catálogo), tratando outros engenheiros como clientes.

• Confiabilidade e observabilidade: SLIs/SLOs, error budgets, estratégia de alertas e análise de logs, métricas e traces (Datadog ou equivalente), usando esses dados para priorizar melhorias.

• Programação para automação e ferramentas internas (Python, Go ou similar) com qualidade de código de produção.

• Liderança de incidentes de alta severidade e de post-mortems.

• Fundamentos sólidos de Linux, redes (DNS, TLS, load balancing) e segurança em nuvem.

• Experiência prática usando IA para acelerar a engenharia, elevando a produtividade do time e não apenas a própria.

• Inglês avançado para leitura técnica.

Diferenciais

• Experiência com Karpenter, Emissary-ingress/Envoy ou service mesh.

• Experiência prática com Flux ou outra ferramenta de GitOps (ex.: ArgoCD).

• Operação de bancos distribuídos (ScyllaDB, Cassandra) ou sistemas de streaming (Kafka, Kinesis).

• Prática de FinOps em AWS: alocação de custo por time, tagging, Savings Plans e rightsizing.

• Conhecimento de DevSecOps: scanning de imagens e dependências, políticas de admissão, gestão de segredos.

• Vivência com o ecossistema JVM em produção (tuning de memória, heap dumps, profiling).

• Contato com plataformas de dados (Snowflake, data warehouses) do ponto de vista de infraestrutura.

• Gestão de infraestrutura para IA: controle de consumo e custo de tokens de LLMs (gateways, quotas e observabilidade de uso por squad) e MLOps (pipelines de treino e deploy de modelos, serving com GPU no Kubernetes, versionamento e monitoramento de modelos em produção).