A Flexera desenvolve softwares de gestão e otimização de ativos tecnológicos para organizações que administram ambientes de TI complexos. Sua plataforma Flexera One reúne a visibilidade de ativos de software, SaaS, hardware e nuvem, ajudando as equipes a acompanhar os gastos com SaaS, gerenciar licenças de software e supervisionar o ciclo de vida dos ativos de TI. A Flexera também conecta a gestão de ativos de TI às práticas de FinOps, oferecendo às equipes de finanças e tecnologia ferramentas para entender os custos da nuvem, melhorar o uso de recursos e lidar com riscos de segurança e conformidade regulatória. Seus produtos atendem empresas que buscam tomar decisões informadas sobre gastos e operações de tecnologia.
Engenheiro(a) Staff de Dados, Lakehouse Databricks (Índia, híbrido)
Lidere as plataformas lakehouse Databricks e backend Python da Flexera. Dê suporte a produtos SaaS corporativos para otimização de custos de tecnologia, analytics e IA/ML.
Descrição
- Liderar a arquitetura e o desenvolvimento de sistemas backend e APIs escaláveis e nativos da nuvem.
- Desenvolver e operar serviços de API em Python, como FastAPI, que ofereçam acesso aos recursos da plataforma de dados.
- Projetar e otimizar esquemas, índices, consultas e migrações de esquema no PostgreSQL.
- Definir a direção técnica para a confiabilidade, escalabilidade, desempenho e eficiência de custos de cargas de trabalho intensivas em dados.
- Liderar projetos complexos de backend desde o projeto inicial até o lançamento em produção e a operação contínua.
- Manter pipelines de CI/CD com GitHub Actions e Terraform e implantar alterações em produção.
- Solucionar problemas em APIs, bancos de dados e pipelines de dados.
- Trabalhar com as equipes de engenharia de dados, frontend, plataforma e SRE.
- Definir padrões de engenharia para qualidade de código, testes, CI/CD, observabilidade e práticas operacionais.
- Orientar as equipes sobre projetos e implementações técnicas.
- Mentorar engenheiros em níveis júnior e sênior.
- Aplicar práticas atuais em sistemas backend, plataformas em nuvem e engenharia de dados em grande escala.
- Orientar o projeto e o desempenho do lakehouse Databricks da Flexera para analytics, IA/ML e desenvolvimento de produtos.
Requisitos
- Graduação ou mestrado em ciência da computação ou engenharia, ou experiência prática equivalente.
- Pelo menos 8 anos de experiência em engenharia de backend.
- Experiência prática no desenvolvimento de aplicações e serviços em Python, incluindo APIs em produção.
- Sólidos conhecimentos de bancos de dados relacionais, preferencialmente PostgreSQL, incluindo projeto de esquemas, desenvolvimento e otimização de consultas complexas, ferramentas de migração como Flyway e análise de desempenho de planos de consulta.
- Experiência no projeto, desenvolvimento, implantação e operação de APIs REST com FastAPI, Flask ou framework equivalente.
- Experiência no desenvolvimento e na manutenção de automação de implantação CI/CD com GitHub Actions, Azure DevOps ou ferramentas semelhantes.
- Experiência com infraestrutura como código usando Terraform ou ferramenta comparável.
- Capacidade de provisionar recursos em nuvem de forma independente.
- Experiência no desenvolvimento de plataformas de dados ou analytics em grande escala.
- Ampla experiência com observabilidade, monitoramento, rastreamento distribuído, perfilamento de consultas e solução de problemas de latência.
- Experiência com requisitos de segurança, conformidade e SaaS corporativo.
- Experiência em FinOps, otimização de custos em nuvem ou plataformas SaaS corporativas.
- Experiência com AWS, incluindo ECS/Fargate, RDS, S3, IAM e Secrets Manager.
- Experiência no desenvolvimento de sistemas backend com IA, incluindo fluxos de trabalho baseados em LLM ou agentes.
- Diferencial: experiência com o modo Direct Lake do Power BI e modelagem semântica para analytics em lakehouse.
- Diferencial: familiaridade com Mosaic AI, recursos de IA generativa do Databricks ou implementações de feature store.
- Diferencial: contribuições ao Spark de código aberto, conteúdo para a comunidade Databricks ou credenciais como Databricks Certified Data Engineer Professional.
Benefícios
- Remuneração competitiva.
- Modalidades de trabalho flexíveis.
- Planos de crescimento definidos para líderes técnicos seniores.
- Cultura colaborativa, inclusiva e com foco técnico.
- Igualdade de oportunidades no emprego.
- Adaptações no local de trabalho disponíveis mediante solicitação.