CLT | Remota

Esse papel exige a capacidade de analisar limitações do sistema, sustentar decisões técnicas ao longo do tempo e dialogar com diferentes áreas para garantir soluções viáveis e sustentáveis. Em colaboração com outras pessoas desenvolvedoras, PMs e em alinhamento com o tech lead, contribuirá para entregas de alta qualidade, equilibrando demandas de curto prazo com a evolução estrutural da plataforma.

🧩 Principais responsabilidades:

• Projetar, desenvolver e evoluir APIs back-end em Python, garantindo performance, segurança, escalabilidade e boas práticas de versionamento.

• Atuar com frameworks como FastAPI, Django ou similares.

• Desenhar, implementar e manter arquiteturas assíncronas utilizando workers, filas e processamento em background.

• Garantir a correta implementação e evolução de modelos de multitenancy.

• Modelar, otimizar e manter bancos de dados relacionais.

• Apoiar o tech lead e o time como referência técnica de back-end.

• Identificar gargalos de performance e confiabilidade.

• Garantir a observabilidade do sistema com logs, métricas e monitoramento.

✅ Requisitos:

• Experiência prévia sustentando sistemas Python em produção, participando de decisões arquiteturais e lidando com trade-offs técnicos em ambientes de média ou alta complexidade.

• Domínio no desenvolvimento de APIs REST, incluindo autenticação, versionamento, controle de acesso e boas práticas de design.

• Experiência com processamento assíncrono.

• Conhecimento prático em arquiteturas distribuídas e escaláveis, lidando com concorrência, resiliência e tolerância a falhas.

• Experiência com modelagem e otimização de bancos de dados relacionais (ex: PostgreSQL).

• Experiência com Docker e ambientes em cloud (AWS, GCP ou Azure).

• Práticas de observabilidade (logs estruturados, métricas e monitoramento).

• Capacidade de revisar código e orientar decisões técnicas.

• Uso crítico de ferramentas de IA como apoio ao desenvolvimento.

⭐ Diferenciais:

• Vivência com ambientes multi-tenant, considerando isolamento de dados, segurança e eficiência de recursos.

• Conhecimento em Grafos.

• Experiência com modelos de IA e integração com serviços de NLP/LLMs.

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Estamos em um momento crucial de evolução da área de dados e IA. Hoje operamos nossos pipelines em Mage AI, mas precisaremos migrar para uma stack mais robusta, gerenciada e escalável. Essa vaga será peça-chave para liderar a migração da stack, melhorar a performance dos pipelines e garantir que nossa arquitetura de dados acompanhe os objetivos estratégicos da empresa.

🧩 Principais responsabilidades:

• Liderar a migração da stack de dados hoje baseada em Mage AI para soluções mais robustas, gerenciadas e escaláveis.

• Aprimorar e otimizar continuamente a modelagem de dados já desenvolvida.

• Construir, escalar e manter pipelines de dados com foco em confiabilidade e performance.

• Dar suporte à fábrica de IA, conectando pipelines de dados a modelos de machine learning, NLP e LLMs.

• Apoiar o time de produto e ciência de dados na evolução de modelos e features.

• Monitorar e explorar dados usando ferramentas como Metabase e Clickstream, garantindo visibilidade e qualidade.

• Evoluir a arquitetura de dados em AWS (S3, ECS, EKS), conectando ingestão, transformação, análise e disponibilização em escala.

• Implementar boas práticas de governança, versionamento, observabilidade e reprodutibilidade.

• Apoiar eventuais projetos com parceiros de negócios externos. (consultorias e clientes).

✅ Requisitos:

• Formação em Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas (ou experiência equivalente).

• Experiência sólida em engenharia de dados e pipelines (batch e streaming).

• Domínio de SQL e Python.

• Vivência prática com AWS Glue, Athena, DMS, Apache Spark e monitoramento em Metabase.

• Experiência com AWS (Lambda, S3, ECS e EKS).

• Conhecimento em Terraform e práticas de CI/CD (Git, Github Actions ou similares).

• Experiência em migração de stack de dados será um grande diferencial.

• Boa comunicação e colaboração em times multidisciplinares.

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Estamos em um momento de expansão da capacidade produtiva e de amadurecimento técnico da nossa área de dados e IA. Buscamos uma pessoa sênior em dados, com forte atuação em Processamento de Linguagem Natural (NLP), para integrar o time. Essa posição atua de forma estratégica no desenvolvimento e evolução de soluções de análise textual em escala, com impacto direto em produtos educacionais. Além da excelência técnica em dados, esperamos alguém com capacidade de dialogar com times de engenharia, arquitetura e produto, entendendo limitações, propondo soluções viáveis e acompanhando o ciclo completo das aplicações, do experimento ao deploy.

🧩 Principais responsabilidades:

• Desenvolver, avaliar e evoluir modelos de NLP aplicados à análise textual (classificação, similaridade semântica, avaliação automática, LLMs, etc.);

• Participar do desenho de arquiteturas de soluções de dados, em parceria com engenharia e arquitetura de software;

• Acompanhar e apoiar o deploy de modelos e serviços, considerando aspectos de escalabilidade, custo, observabilidade e manutenção;

• Definir e monitorar métricas de qualidade e desempenho dos modelos em produção;

• Contribuir tecnicamente com decisões de produto, trazendo visão crítica sobre limites e possibilidades das soluções baseadas em dados;

• Apoiar a evolução técnica do time, atuando como referência em boas práticas.

✅ Requisitos:

• Experiência sólida como pessoa sênior em dados, com foco em NLP / Processamento de Linguagem Natural.

• Domínio de Python e bibliotecas usuais de NLP, manipulação de dados e machine learning;

• Experiência com modelos de machine learning clássico;

• Experiência com LLMs em produção;

• Experiência prática com pipelines de dados e modelos em produção;

• Familiaridade com ambientes de deploy (APIs, containers, cloud, monitoramento);

• Capacidade de comunicação clara com times técnicos diversos (engenharia, arquitetura, produto).

⭐ Diferenciais:

• Vivência com FastAPI, serviços assíncronos ou arquiteturas orientadas a eventos;

• Experiência em contextos de produtos educacionais ou análise textual complexa;

• Atuação prévia em ambientes com alto volume de dados e necessidade de qualidade rigorosa.