A ProsperOps é uma empresa de SaaS focada na automação autônoma de FinOps para organizações que executam cargas de trabalho na AWS, no Google Cloud e no Microsoft Azure. Sua plataforma ajuda as equipes de FinOps e DevOps a gerenciar os gastos com a nuvem por meio da otimização de tarifas com IA, do gerenciamento automatizado de compromissos, do agendamento de recursos e da otimização de cargas de trabalho. Ao analisar continuamente os dados de faturamento e ajustar compromissos e agendamentos, a ProsperOps busca melhorar a eficiência da nuvem, limitar o risco de dependência e reduzir gastos desnecessários. A empresa também oferece recursos de relatórios, benchmarking e showback para apoiar uma visão mais clara dos custos e a tomada de decisões financeiras relacionadas à nuvem.
Engenheiro(a) Staff de Dados
Lidere o desenvolvimento de APIs em Python e plataformas de dados escaláveis para otimizar custos na nuvem com PostgreSQL e Databricks. Conduza a arquitetura de backend, os fluxos de IA e as operações em produção.
Descrição
- Projete e evolua sistemas de backend e APIs escaláveis e nativos da nuvem.
- Desenvolva e gerencie serviços de API em Python, como FastAPI, que disponibilizem os recursos da plataforma de dados.
- Projete esquemas PostgreSQL e aprimore a indexação, o desempenho das consultas e as migrações.
- Defina a direção técnica para confiabilidade, escala, desempenho e eficiência de custos em cargas de trabalho intensivas em dados.
- Lidere iniciativas complexas de backend desde o projeto inicial até o lançamento em produção e a maturidade operacional.
- Mantenha pipelines de CI/CD com GitHub Actions e Terraform e implante mudanças em produção.
- Investigue problemas em APIs, bancos de dados e pipelines de dados.
- Trabalhe com as equipes de engenharia de dados, frontend, plataforma e SRE.
- Defina padrões de engenharia para qualidade de código, testes, CI/CD, observabilidade e operações.
- Revise projetos e implementações entre equipes e forneça orientação.
- Mentore profissionais de engenharia com diferentes níveis de experiência.
- Aplique as novidades do setor a sistemas de backend, plataformas de nuvem e engenharia de dados em grande escala.
Requisitos
- Bacharelado ou mestrado em ciência da computação, engenharia ou experiência prática equivalente.
- Pelo menos oito anos de experiência em engenharia de backend.
- Experiência prática no desenvolvimento de aplicações e serviços em Python, incluindo APIs e serviços em produção.
- Sólida experiência com bancos de dados relacionais, de preferência PostgreSQL.
- Experiência em projeto de esquemas, desenvolvimento e otimização de consultas complexas, ferramentas de migração como Flyway e depuração de desempenho por meio de planos de execução de consultas.
- Experiência em projetar, desenvolver, implantar e operar APIs REST com FastAPI, Flask ou framework equivalente.
- Experiência na criação e 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.
- Experiência na criação de plataformas de dados ou analytics em grande escala.
- Sólido conhecimento de observabilidade, monitoramento, rastreamento distribuído, perfilamento de consultas e diagnóstico de latência.
- Experiência com requisitos de segurança, conformidade e SaaS empresarial.
- Experiência anterior em FinOps, otimização de custos na nuvem ou plataformas SaaS empresariais.
- Experiência com AWS, incluindo ECS/Fargate, RDS, S3, IAM e Secrets Manager.
- Experiência na criação de sistemas de backend com IA, incluindo fluxos de trabalho baseados em LLM ou agentes.
- Diferencial, mas não obrigatório: Power BI Direct Lake e modelagem semântica para analytics em lakehouse.
- Diferencial, mas não obrigatório: Mosaic AI, recursos de GenAI do Databricks ou implementações de Feature Store.
- Diferencial, mas não obrigatório: contribuições para o Spark de código aberto, conteúdo para a comunidade Databricks ou certificações como Databricks Certified Data Engineer Professional.
Benefícios
- Remuneração competitiva.
- Modelos de trabalho flexíveis.
- Planos de crescimento definidos para líderes técnicos seniores.
- Equipe remota dentro da região em que a vaga é anunciada.
- Empregador que oferece igualdade de oportunidades.
- Há adaptações disponíveis para candidatos que precisem delas.