Smart Working
Smart Working
A Smart Working é um serviço de recrutamento que ajuda empresas a formar equipes de desenvolvimento de software com desenvolvedores avaliados de todo o mundo. Seu processo de seleção inclui avaliações técnicas e verificações de antecedentes, conectando empresas a desenvolvedores experientes em diversas linguagens de programação e frameworks. A Smart Working apoia a contratação flexível e remota para organizações de áreas como consultoria, saúde e marketing, ajudando a ampliar a capacidade de desenvolvimento e, ao mesmo tempo, gerenciar os custos de recrutamento e operação.

Engenheiro(a) sênior de dados Python na Smart Working (remoto, Índia)

Crie pipelines de dados, APIs e serviços de backend com Python na AWS. Mantenha sistemas de produção confiáveis com Kubernetes, PostgreSQL e bancos de dados de busca e NoSQL.

Descrição

  • Crie e opere pipelines de dados confiáveis com Python na AWS.
  • Desenvolva e mantenha serviços de backend e APIs com Django e FastAPI.
  • Projete modelos de dados e consultas e melhore o desempenho no PostgreSQL e em bancos de busca e NoSQL, como OpenSearch, Elasticsearch e DynamoDB.
  • Implante e opere serviços Kubernetes em coordenação com o engenheiro de DevOps.
  • Leve o trabalho atribuído do design até os testes, a revisão, a publicação e o suporte à produção.
  • Trabalhe com autonomia enquanto coordena infraestrutura e publicações com colegas de engenharia e DevOps/SRE.
  • Proteja a qualidade e a precisão dos dados por meio de testes minuciosos.
  • Use revisões de código e práticas de CI/CD ao lidar com mudanças de prioridade.
  • Identifique problemas com antecedência, recomende correções e questione decisões técnicas quando necessário.
  • Priorize a execução cuidadosa, a confiabilidade e a estabilidade em produção.

Requisitos

  • Pelo menos seis anos de experiência em engenharia de software, incluindo cinco ou mais anos de desenvolvimento profissional com Python.
  • Cinco ou mais anos desenvolvendo sistemas de backend em Python.
  • Pelo menos três anos trabalhando com pipelines e engenharia de dados, incluindo ETL/ELT e cargas em lote.
  • Experiência com ferramentas de orquestração como Airflow, Dagster, Prefect, AWS Glue ou Step Functions.
  • Três ou mais anos usando AWS para desenvolver e manter serviços de backend em nuvem e pipelines de dados.
  • Uma sólida experiência com GCP ou Azure pode ser considerada individualmente.
  • Pelo menos três anos com frameworks web Python, de preferência Django ou FastAPI; Flask também é aceito.
  • Três ou mais anos usando PostgreSQL para modelagem de dados, consultas e otimização de desempenho.
  • Experiência com MySQL ou SQL Server pode ser válida quando acompanhada de sólida experiência com SQL em outras áreas.
  • Pelo menos dois anos com bancos de dados de busca ou não relacionais, incluindo Elasticsearch, OpenSearch ou DynamoDB.
  • MongoDB, Redis ou Cassandra são alternativas relevantes.
  • Pelo menos dois anos implantando e operando serviços em Kubernetes.
  • Experiência com Docker e ECS ou EKS pode ser considerada como alternativa.
  • Capacidade de conduzir trabalho técnico de forma independente desde o design até a implementação, os testes, a publicação e o suporte à produção.
  • Forte atenção à precisão dos dados, aos testes e à confiabilidade dos sistemas de produção.
  • Capacidade de colaborar com equipes de engenharia e infraestrutura, propor soluções e questionar decisões quando apropriado.
  • Capacidade de seguir práticas de engenharia estabelecidas e se adaptar a mudanças de prioridade.
  • Diferencial: um ou mais anos usando Airflow ou ferramenta semelhante de orquestração de fluxos de trabalho.
  • Diferencial: um ou mais anos com ferramentas de processamento de eventos ou streaming, como Kafka, Kinesis ou SQS.
  • Diferencial: um ou mais anos com infraestrutura como código e CI/CD, incluindo Terraform e GitHub Actions.
  • Experiência anterior liderando um projeto técnico ou sendo responsável por um pipeline de dados ou serviço de backend de ponta a ponta.

Benefícios

  • Vaga em tempo integral com perspectiva de longo prazo.
  • Modelo de trabalho que prioriza o remoto.
  • Uma comunidade que apoia o crescimento e o bem-estar.
  • Trabalho com equipes e produtos internacionais.
  • Apoio ao desenvolvimento pessoal e profissional.
  • Oportunidade contínua de longo prazo, sujeita a confirmação.

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