Estamos procurando por um profissional habilidoso em tecnologia para desenvolver soluções escaláveis usando Kotlin, Spring Boot e Python.
O ideal é que tenha experiência com microsserviços, design patterns e SOLID. Além disso, o candidato deve ter conhecimento em boas práticas de clean code e infraestrutura como código.
É importante mencionar que a empresa valoriza a colaboração e a melhoria contínua, incentivando a revisão de códigos e a proposição de melhorias.
Requisitos:
Desenvolvimento backend
* Kotlin (Habilidade Principal)
* Experiência com Kotlin para desenvolvimento backend
* Conhecimento em frameworks como Ktor ou Spring Boot com Kotlin
* Boas práticas de programação funcional e orientada a objetos em Kotlin
* Uso de coroutines para programação assíncrona
* Testes automatizados com JUnit, MockK ou Kotest
Java + Spring Boot
* Experiência com Spring Boot e seus módulos (Spring MVC, Spring Data, Spring Security, Spring Cloud)
* Uso de JPA/Hibernate para persistência de dados
* Desenvolvimento de APIs RESTful e GraphQL
* Testes com JUnit, Mockito, Testcontainers
Python
* Conhecimento básico ou intermediário para scripts, automação e integração
* Experiência com frameworks como FastAPI ou Flask é um diferencial
* Manipulação de dados com Pandas e NumPy (caso necessário)
AWS (Cloud)
* Experiência com AWS Lambda, S3, DynamoDB, RDS, API Gateway e IAM
* Infraestrutura como código (Terraform, AWS CDK ou CloudFormation)
* Monitoramento e logging com CloudWatch
* Conhecimento em ECS, EKS ou Kubernetes é um diferencial
Outros Conhecimentos Desejáveis
* Experiência com CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD)
* Banco de dados SQL (PostgreSQL, MySQL) e NoSQL (MongoDB, DynamoDB)
* Mensageria com Kafka ou RabbitMQ
* Containers e Docker
* Arquitetura de microsserviços e eventos
Principais Responsabilidades do Desenvolvedor
1. Arquitetura e Desenvolvimento Backend Criar e manter microsserviços escaláveis usando Kotlin (Spring Boot). Projetar e desenvolver APIs REST e GraphQL. Implementar boas práticas de clean code, design patterns e SOLID. Gerenciar persistência de dados utilizando PostgreSQL, DynamoDB ou MongoDB.
2. Integração com AWS e Infraestrutura Desenvolver e otimizar soluções utilizando AWS Lambda, S3, DynamoDB, API Gateway e RDS. Criar pipelines de infraestrutura como código (Terraform ou AWS CDK). Implementar monitoramento e logging com AWS CloudWatch e Prometheus.
3. Processamento e Automação de Dados Construir pipelines de processamento de dados com Kafka ou AWS Kinesis. Criar automações e scripts auxiliares em Python para análise de dados, ETL ou machine learning.
4. Segurança e Performance Implementar OAuth2, JWT ou AWS Cognito para autenticação e autorização. Monitorar performance e escalabilidade, otimizando queries e serviços.
5. DevOps e CI/CD Automatizar deploys utilizando Docker, Kubernetes, ECS/Fargate ou EKS. Configurar pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
6. Colaboração e Melhoria Contínua Trabalhar em equipe, revisando códigos (Code Review) e propondo melhorias. Manter documentação técnica clara e atualizada. Participar de decisões arquiteturais e estratégias de evolução do sistema.
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