Sobre a vaga:

A Stalse Analytics busca um(a) Engenheiro(a) de Software Fullstack (Python + Next.js) para atuar diretamente na construção, evolução e operação de nossas aplicações e plataformas de dados. Esta é uma posição "hands-on", focada na entrega de ponta a ponta: desde interfaces modernas e performáticas até APIs robustas e pipelines de dados eficientes que sustentam nossas tomadas de decisão.

Se você gosta de transitar entre o ecossistema Javascript, o poder do Python e tem curiosidade ou experiência em estruturar dados, essa vaga é para você!

Modelo de Trabalho: 100% Remoto (ou Híbrido, se preferir trabalhar de um de nossos escritórios).

Responsabilidades:

• Desenvolver e manter interfaces web modernas, responsivas e de alta performance utilizando Next.js e React.
• Construir, implantar e operar APIs e microsserviços escaláveis utilizando Python (FastAPI, Django ou Flask).
• Garantir a integração fluida entre o ecossistema de front-end, back-end e as bases de dados.
• Auxiliar na construção, monitoramento e manutenção de pipelines de dados básicos (ETL/ELT) para ingestão e transformação de dados.
• Garantir a qualidade do código através de boas práticas de desenvolvimento (testes unitários, code review, CI/CD).
• Operar aplicações em produção: monitoramento, depuração e resolução de incidentes.

Requisitos:

• Experiência prática sólida como Desenvolvedor(a) Fullstack (nível Pleno).
• Domínio em desenvolvimento front-end com Next.js, React, TypeScript e estilização (TailwindCSS, Styled Components, etc.).
• Sólido conhecimento em Python para desenvolvimento de APIs robustas e manipulação de dados.
• Conhecimento básico em Engenharia de Dados (conceitos de bancos de dados relacionais e não-relacionais, escrita de queries SQL eficientes e orquestração de dados).
• Experiência com ferramentas de versionamento de código (Git).
• Capacidade de atuar com autonomia, mentalidade analítica e foco em padrões técnicos de alta qualidade.

Diferenciais:

• Experiência com ferramentas de orquestração de dados e ETL.
• Conhecimento em provedores de nuvem (AWS, GCP ou Azure).
• Vivência com Docker e arquitetura de microsserviços.
• Interesse ou experiência em projetos de Analytics, Business Intelligence ou Data Science.