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Desenvolvedor(a) Sênior - Back end Plataforma (Full Stack) - São Paulo SP

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Que tal construir sua carreira em uma das maiores companhias de alimentos do mundo?

Venha trabalhar na MBRF, uma empresa que está presente na vida de milhares de famílias ao redor do mundo. Dos momentos mais simples aos mais especiais, alimentamos a vida por meio da qualidade, da inovação e das pessoas que fazem tudo acontecer.

Descrição do Cargo

  • Projetar e desenvolver APIs RESTful e/ou GraphQL que sustentam integrações críticas do negócio.
  • Construir e evoluir soluções baseadas em microserviços e comunicação assíncrona entre serviços.
  • Garantir alta performance e escalabilidade com caching, mensageria e monitoramento contínuo.
  • Assegurar qualidade, segurança e conformidade do código e das aplicações ao longo do ciclo de desenvolvimento.

🛠️ Responsabilidades

Desenvolvimento & Arquitetura

  • Desenvolvimento de APIs RESTful e/ou GraphQL.
  • Projetos baseados em microserviços e comunicação assíncrona.
  • Integração com sistemas de mensageria e eventos (Kafka, RabbitMQ).
  • Uso de bancos de dados em memória (Redis) para caching e alta performance.

Infraestrutura & Observabilidade

  • Configuração e monitoramento de gateways de API (ex.: Kong).
  • Monitoramento de sistemas com Prometheus, Grafana ou ELK Stack.
  • Configuração e manutenção de sistemas de mensageria (Apache Kafka).

Qualidade & Segurança

  • Versionamento com Git/GitFlow e revisão colaborativa de código.
  • Controle de qualidade com SonarQube e análise estática.
  • Configuração de segurança para APIs (autenticação/autorização em gateways).
  • Aplicação de práticas de proteção de dados e conformidade (LGPD, GDPR).
  • Atuação em metodologias ágeis (Scrum, Kanban).

Formação Acadêmica

  • Desejável ensino Superior em Ciência da Computação, Sistemas da Informação, Engenharia da Computação, Tecnólogo em Processamento de Dados e áreas afins.

Diferenciais

Orquestração de containers (Kubernetes).

Práticas de design de software (DDD — Domain-Driven Design).

Conhecimentos em Inteligência Artificial e Machine Learning.

Familiaridade com Edge Computing e arquiteturas híbridas.

Inglês avançado.

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