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Responsabilidades e atribuições Desenvolver e manter aplicações back-end utilizando Kotlin.Implementar regras de negócio de acordo com os requisitos e soluções especificadas.Projetar e desenvolver APIs e integrações com sistemas e fontes de dados externas.Aplicar princípios de DDD (Domain-Driven Design), Clean Architecture e Arquitetura Hexagonal.Estruturar soluções seguindo o modelo de Ports and Adapters.Garantir a qualidade do código por meio de testes automatizados e boas práticas de engenharia de software.Desenvolver e manter testes utilizando JUnit, Testcontainers e abordagem classista de testes.Atuar na evolução de bancos de dados relacionais e não relacionais.Participar da definição de arquiteturas escaláveis e resilientes em ambientes distribuídos.Contribuir com iniciativas de inteligência artificial, incluindo implementação de lógica de negócio associada às soluções.Realizar engenharia de prompts quando necessário para os projetos.Avaliar a qualidade e consistência de conjuntos de dados anotados.Identificar oportunidades de melhoria para atender às necessidades dos clientes e usuários finais.Garantir a segurança, qualidade e manutenibilidade do código entregue.
Requisitos e qualificações Experiência sólida com desenvolvimento back-end utilizando Kotlin. Conhecimento avançado em DDD (Domain-Driven Design). Experiência com TDD (Test-Driven Development). Conhecimento em Clean Architecture. Experiência com Arquitetura Hexagonal e padrão Ports and Adapters. Vivência com Kubernetes. Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais. Conhecimento sobre cenários de uso, vantagens e limitações de cada modelo de banco de dados. Experiência com PostgreSQL. Experiência com DynamoDB. Conhecimento em testes automatizados utilizando JUnit e Testcontainers. Experiência em integração entre sistemas e APIs. Conhecimento em boas práticas de qualidade, segurança e manutenção de código. Experiência em desenvolvimento de soluções escaláveis e distribuídas. Conhecimento em desenvolvimento aplicado a soluções de Inteligência Artificial.
Diferenciais
Experiência em projetos de IA Generativa. Vivência com engenharia de prompts. Experiência com avaliação e preparação de dados para modelos de IA. Conhecimento em arquiteturas orientadas a eventos e microsserviços. Experiência em ambientes cloud.



