Staff Data Engineer

O que é preciso para fazer parte do time?

• Domínio em resiliência, escalabilidade, microsserviços, design de APIs, transações distribuídas (ex.: saga), orquestração vs. coreografia, concorrência, pirâmide de testes e estratégias de deployment (canary, blue-green).
• Experiência com ACID vs. BASE, RDBMS vs. NoSQL, teorema CAP, formatos abertos de tabelas/arquivos, sharding, particionamento, replicação, streaming e separação de catálogo/armazenamento.
• Prática com IA aplicada, como LLMs, sistemas baseados em agentes (agent harnesses), MCP, RAG, embeddings, bancos vetoriais e gateways de IA.
• Conhecimento de modelo OSI e latência; monitoramento (golden signals), post-mortems; criptografia (em repouso e em trânsito) e gerenciamento de chaves.
• Habilidade para projetar e entregar cargas de trabalho eficientes e otimizadas em termos de custo.
• Capacidade de gerar consenso sem impor ideias, compartilhar conhecimento generosamente, criticar ideias (não pessoas) e lidar de forma madura com feedbacks diretos.
• Mentalidade pragmática voltada para o produto e otimização do trabalho da equipe, mantendo um alto padrão técnico sem desacelerar as entregas.
• Saber explicar trade-offs técnicos complexos de forma simples, tanto para engenheiros quanto para parceiros não técnicos.
• Inglês fluente (B2 ou superior), necessário para colaboração diária escrita e falada com equipes globais.

Será um diferencial se você:

• Demonstrar vivência na construção ou operação de servidores MCP, frameworks de agentes ou pipelines de avaliação de LLMs (LLM eval pipelines); experiência prévia em domínios de dados de grande escala.
• Prática com plataformas de dados em nuvem (AWS, GCP ou Azure), IaC e ecossistema moderno de ferramentas de dados (modern data stack).
• Certificações profissionais oficiais da AWS e/ou Databricks.