Senior Sales Engineer – Engenheiro de Vendas Sênior
Empregos para Engenheiro de vendas sênior - Ju...
Desenvolver micro serviços independentes que resolvem problemas de domínio específico
Responsável por todo ciclo de vida do desenvolvimento de código, indo do planejamento junto com o time de produto (pré‑código) até o deploy em produção e acompanhamento dos impactos (pós‑código).
Resolver problemas e contribuir com os desafios do time de tecnologia e de produto, compartilhando ideias, soluções, códigos, arquiteturas, etc.
Aprimorar a experiência do desenvolvimento de software na Gringo, considerando ferramentas, cobertura de testes, estrutura de códigos, etc.
Participar ativamente de discussões e decisões voltadas para design de software, tomando a frente e ajudando a criar documentação.
Criar soluções escaláveis, sustentáveis e focadas no usuário. Usamos tecnologias como Node.js, Python, React Native, Flutter, PostgreSQL. Você não precisa conhecê‑las, mas deve estar aberto a aprendê‑las.
Ajudar a organizar a arquitetura de software para orquestrar harmonicamente nossa arquitetura de serviços.
Requisitos e Qualificações
Proficiência em pelo menos uma linguagem de programação
Experiência com APIs
Não obrigatório, mas será incrível se você tiver:
Demonstrar experiência desenvolvendo aplicações mobile escaláveis e focadas na cliente.
Experiência com plataformas em nuvem, como GCP, AWS, Azure, etc.
Tiver conhecimento em containers e orquestração como Kubernetes, por exemplo.
Experiência de desenvolvimento mobile
Benefícios
Assistência Médica (SulAmérica)
Assistência Odontológica (Bradesco)
Wellhub (antigo Gympass) – com extensão para até 3 dependentes
Telemedicina 24h – consultas online por chamada de vídeo, disponíveis todos os dias da semana
Isenção na mensalidade do SEM PARAR – para 1 veículo no plano Tag Imparável
Vale‑Alimentação ou Vale‑Refeição – você escolhe a melhor opção:
VA para compras em supermercados
VR para uso em restaurantes no dia a dia
Day‑off de aniversário (pessoal e da empresa)
Programa de acompanhamento para gestantes e licença‑paternidade estendida
Auxílio para dependente PCD
DevOps Engineer – Plataforma TOTVS Apps
Orientar no processo de administração de dados e ambientes, através da execução de rotinas e ferramentas envolvidas na área, estipulando os prazos e prioridades da equipe.
Realizar atividade de triagem dos tickets abertos pelos clientes internos através da classificação ou categorização dos mesmos quando necessário, por tipo de ticket ou status do atendimento.
Promover ações de melhoria através da participação ativa das cerimônias do Ágil (Daily, reabastecimento, reviews e retrospectivas)
Contribuir tanto para o cumprimento dos indicadores individuais (produtividade, pesquisa de satisfação e outros) quanto para o resultado/meta da área através da execução de suas atividades propostas.
Identificar problemas de ambientes DevOps, integração contínua, e banco de dados implementando e inovando em soluções.
Estimular a equipe em processos de melhoria, usando seu conhecimento e experiência para identificar problemas e desenvolver soluções.
Garantir a sustentabilidade dos ambientes através da orientação dos demais integrantes do time no uso de boas práticas de DevOps.
Ser uma referência interna e externa em práticas DevOps, garantindo a sustentabilidade dos ambientes por meio da disseminação de conhecimento e participação de fóruns.
Realizar pesquisa e avaliação de novas tecnologias, ferramentas e práticas de mercado, com o objetivo de identificar e propor soluções que aprimorem a eficiência, segurança e escalabilidade dos ambientes e processos de desenvolvimento, integração e operação.
Kubernetes – nível avançado;
Linux, containers e ferramentas de automação – nível avançado;
CI/CD – nível avançado;
Certificações Desejáveis
CKA Certified Kubernetes Administrator – desejável;
AWS Cloud Practitioner – desejável;
AWS Sysops Administrator – desejável;
Engenheiro de Dados – Volpi
Definir e estruturar a arquitetura de dados da organização;
Desenvolver e orientar a construção de pipelines de dados (batch e streaming);
Garantir a qualidade, integridade e governança dos dados;
Apoiar a implementação de soluções voltadas para inteligência artificial;
Atuar em conjunto com times técnicos e de negócio;
Otimizar o uso de recursos em ambientes de nuvem.
Requisitos e Qualificações
Superior completo nas áreas de Tecnologia;
Conhecimento com arquitetura de dados e engenharia de dados;
Conhecimento em Lake House e Data Mesh – Vivência com ferramentas:
Domínio de Python e SQL (nível intermediário/avançado – perfil próximo a DBA).
Benefícios
Vale‑alimentação ou vale‑refeição;
Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
Academia Stefanini – plataforma com cursos on‑line, gratuitos, atualizados e com certificado;
Clube de vantagens para consultas e exames;
Assistência médica;
Senior Data Engineer – Volpi (Lakehouse)
Desenhar, implementar e evoluir a arquitetura de dados da Volpi, com foco em um modelo de lakehouse na AWS;
Estruturar pipelines de ingestão, transformação e consumo de dados (batch e, futuramente, streaming);
Trabalhar com dados sensíveis de crédito e pessoas, seguindo padrões rigorosos de segurança, governança e compliance;
Lidar com dados distribuídos em múltiplos silos, conectando fontes e criando visões mais maduras para o negócio;
Atender demandas estratégicas de diferentes áreas (crédito, operações, produto, engenharia);
Organizar e evoluir o data lake existente (já temos estrutura inicial em AWS, Athena e S3);
Criar a base para produtos de dados futuros, incluindo análises avançadas de crédito e soluções orientadas a dados;
Atuar de forma full‑cycle, da concepção técnica à implementação, operação e evolução em produção.
O que esperamos de você
Experiência sólida como Data Engineer, com forte mentalidade de engenharia (Data Engineer aqui é dev)
Domínio de Python e SQL para construção de pipelines e soluções de dados em produção;
Experiência prática com AWS, especialmente serviços como S3, Athena e IAM;
Conhecimento e uso de Infraestrutura como Código (IaC);
Vivência com pipelines de dados em produção, lidando com volumes relevantes e dados sensíveis;
Forte preocupação com segurança da informação, padrões de projeto e boas práticas de engenharia;
Experiência em ambientes de startup, lidando com pouco legado e muita construção do zero;
Autonomia para tomar decisões técnicas e conduzir projetos end‑to‑end;
Capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções de dados escaláveis;
Comunicação clara e estruturada, especialmente em ambientes assíncronos.
Diferenciais
Experiência com arquiteturas de dados modernas, como lakehouse;
Uso de ferramentas de orquestração e transformação de dados (ex.: Airflow, dbt ou similares);
Atuação em domínios complexos e regulados, como financeiro, crédito ou seguros;
Vivência na construção e estruturação de plataformas ou áreas de dados desde o início.
Modelo remoto prioritário
Plano de saúde Alice (100% pago para titular e dependentes)
R$1.000/ano de auxílio educação
30 dias de descanso remunerado + 10 dias de recesso de fim de ano
Day off no aniversário
TotalPass (incluindo TotalMind)
Acesso ao Wework
Encontros presenciais para troca e conexão com a nossa Tribo
Engenheiro de Dados – TOTVS (Inteligência Artificial e Logística)
Estruturar e preparar pipelines de dados para alimentar soluções de Inteligência Artificial;
Atuar no treinamento, avaliação e evolução de modelos de Machine Learning integrados aos produtos de logística;
Garantir a rastreabilidade e governança dos dados, seguindo os padrões corporativos de qualidade;
Implementar melhorias contínuas em modelos já em produção para garantir a aderência ao negócio.
Requisitos e Qualificações
Formação superior completa ou cursando em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
Prática em estruturação de dados, preparação de datasets e construção de pipelines;
Experiência com fluxos de Machine Learning (treinamento, validação e métricas de performance);
Vivência em ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP);
Conhecimento em arquiteturas de Data Warehouse e Data Lake;
Noções de MLOps, incluindo versionamento de modelos e automação.
Diferenciais
Proficiência em Python e SQL (essenciais para a manipulação de dados na nossa stack);
Experiência com GCP (BigQuery);
Conhecimento em IA Generativa e implementação de LLMs;
Prática com streaming de dados e inferência em tempo real;
Experiência prévia em sistemas logísticos ou operacionais.
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