Especialista Backend: High Performance & Data Intensive Systems

Sobre a empresa:

Somos a AgRisk, a infraestrutura completa para toda a jornada de crédito do agronegócio, com um motor de decisão alimentado por mais de 30 módulos de análise. Há 9 anos conectamos dados, tecnologia e governança para que instituições tomem decisões de crédito mais rápidas, seguras e consistentes. Já realizamos mais de 3,5 milhões de consultas, analisamos mais de 1,2 milhão de CPFs e CNPJs e hoje sustentamos a operação de mais de 1.600 clientes. Somos investidos pelo Itaú Venture Capital e recebemos recentemente um aporte de R$ 50 milhões do Rabo Partnerships, avançando para a Série B. Somos um time de mais de 100 pessoas construindo a base sobre a qual o crédito agro é decidido no país.

O que você vai fazer aqui:

• Projetar e evoluir serviços backend de alta performance, escaláveis e resilientes.
• Liderar iniciativas técnicas complexas, da arquitetura ao rollout em produção.
• Construir pipelines para ingestão, processamento e disponibilização de grandes volumes de dados (batch, streaming, paralelismo).
• Identificar e eliminar gargalos de performance e de consumo de recursos (CPU, memória, I/O, custo).
• Modernizar a arquitetura: evoluir sistemas legados, decompor monólitos e construir serviços distribuídos.
• Desenvolver mensageria e integrações resilientes, com retries, idempotência, circuit breakers e DLQ.
• Garantir qualidade com testes, code review e observabilidade. Conduzir incidentes críticos e análises de causa raiz.
• Usar IA como parte central do desenvolvimento (AI First), sem abrir mão de qualidade e segurança.
• Ser referência técnica e mentorar o time.

O que esperamos de você:

• Domínio de Node.js e TypeScript (event loop, assincronismo, memória, performance) e de NestJS e/ou Express.
• Experiência com sistemas distribuídos, microserviços e alto volume de dados e requisições.
• Domínio de MongoDB e/ou PostgreSQL: modelagem, índices e otimização de consultas.
• Experiência com mensageria (Kafka, RabbitMQ, SQS) e cache (Redis).
• Prática com profiling, testes de carga e observabilidade (métricas, logs, tracing, de preferência OpenTelemetry).
• Conhecimento de Docker e cloud (AWS e/ou GCP).
• Uso avançado de ferramentas de IA no dia a dia de desenvolvimento.
• Visão de trade-offs (performance, custo, complexidade), autonomia e boa comunicação para influenciar decisões técnicas.

Diferenciais:

• Arquiteturas multi-tenant.
• Práticas de SRE (SLI, SLO, error budgets).
• Observabilidade com OpenTelemetry e Dash0.