A inDrive é uma empresa global de mobilidade e entregas que opera um marketplace de transporte e logística, conectando passageiros, motoristas, entregadores e empresas. Seus serviços incluem corridas urbanas, viagens intermunicipais, entregas por courier e de cargas, além de serviços financeiros para consumidores e motoristas por meio do inDrive.Money. O modelo da empresa permite que os usuários negociem as tarifas, enquanto suas operações abrangem logística, viagens e outros serviços relacionados a marketplaces em vários países.
Engenheiro(a) sênior de software backend, plataforma de IA — inDrive
Desenvolva serviços em Go e Python para a plataforma de machine learning da inDrive, dando suporte a modelos em produção e ferramentas de MLOps. Ajude a operar uma infraestrutura observável e de alta carga que atende sistemas em 48 países.
Descrição
- Desenvolva e opere serviços backend em Go e Python e ferramentas internas para a plataforma de machine learning.
- Acompanhe os serviços de produção durante a entrega, o monitoramento e o suporte de plantão.
- Pesquise e projete funcionalidades da plataforma, registrando as principais decisões técnicas e seus prós e contras.
- Desenvolva ferramentas de implantação e SDKs para servir modelos, fazer escalabilidade automática e capturar dados.
- Conecte serviços de machine learning a sistemas backend por meio de comunicação síncrona e assíncrona.
- Trabalhe com cientistas de dados e engenheiros de ML em CI/CD de modelos e pipelines, monitoramento e métricas de desempenho.
- Forneça observabilidade de ponta a ponta por meio de métricas, logs, dashboards, rastreamento, alertas e procedimentos operacionais.
- Gerencie a infraestrutura como código com Terraform e Terragrunt, usando pull requests revisados.
- Participe de revisões de código e design, oriente outros engenheiros e avalie mudanças geradas por IA pelos mesmos critérios aplicados às demais contribuições.
- Trabalhe com equipes de ciência de dados, ML, software e engenharia de dados.
Requisitos
- Pelo menos cinco anos de experiência profissional em engenharia backend, incluindo trabalho com sistemas de alta carga.
- Forte experiência em produção com Go, incluindo seus recursos avançados.
- Domínio de Python para processamento de dados e desenvolvimento de serviços.
- Sólidos conhecimentos de SQL, incluindo design de esquemas, indexação, otimização de consultas, replicação e particionamento.
- Experiência com Redis ou um armazenamento de chave-valor comparável.
- Experiência com HTTP, gRPC, Kafka ou RabbitMQ, com foco em confiabilidade.
- Experiência com Docker e pipelines de CI/CD, além de conhecimentos práticos de Kubernetes.
- Experiência com serviços essenciais da AWS ou do Google Cloud para computação, armazenamento, redes e gerenciamento de identidade e acesso.
- Compreensão do ciclo de vida de machine learning, incluindo preparação de dados, métricas de desempenho de modelos, requisitos não funcionais e mudança de conceito.
- Familiaridade com scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
- Experiência no design e na operação de sistemas de observabilidade com métricas, logs, dashboards, rastreamento, alertas e procedimentos operacionais.
- Experiência com Prometheus, Grafana, ELK ou ferramentas semelhantes.
- Familiaridade com fluxos de trabalho do Git, revisão de código, linha de comando do Linux e fundamentos de redes, como TCP/IP, DNS, VPCs e balanceadores de carga.
- Capacidade de explicar claramente as compensações técnicas a cientistas de dados, responsáveis por produto e engenheiros de plantão.
- Será considerado um diferencial ter experiência adicional com ferramentas de MLOps, como Databricks, SageMaker, Kubeflow, MLflow ou Airflow; inferência com GPU ou LLM; agentes de programação com IA; mercados emergentes; ou ferramentas de infraestrutura como código.
Benefícios
- Trabalhe em escala global, com modelos em produção atendendo uma frota mundial, orçamentos expressivos de GPU e cargas de trabalho de LLM.
- Oportunidade para engenheiros backend se desenvolverem em MLOps, com capacitação oferecida pela equipe de plataforma.
- Desenvolva habilidades profissionais por meio de mentoria, aconselhamento de carreira e programas de aprendizagem.
- Participe do Global Talent Exchange Program para adquirir experiência internacional.
- Participe de desafios para toda a empresa, premiações, atividades esportivas, iniciativas de impacto social lideradas por funcionários e voluntariado.
- Acesse cursos de idiomas cofinanciados e clubes internos de conversação.
- Os benefícios podem variar conforme a localização.