Darwin Seguros

• Projetar, implementar e manter a infraestrutura baseada em AWS, garantindo escalabilidade, segurança, alta disponibilidade e conformidade com as melhores práticas de segurança. • Implementar políticas e práticas de segurança desde o desenvolvimento até a operação, com foco em hardening de infraestrutura, análise de vulnerabilidades e conformidade com as diretrizes OWASP. • Administrar e otimizar clusters Kubernetes (EKS), utilizando Karpenter para autoscaling eficiente e KEDA para escalabilidade baseada em eventos, com atenção especial à segurança dos clusters. • Criar e manter pipelines de integração e entrega contínuas (CI/CD) utilizando Terraform e GitHub Actions para provisionamento de infraestrutura e deploys automatizados, integrando testes de segurança e compliance. • Manter e versionar infraestrutura e serviços utilizando Helm e ArgoCD, garantindo rastreabilidade e integridade das configurações. • Implementar e gerenciar serviços como DynamoDB, RDS, Lambda, SQS e SNS, garantindo eficiência, interoperabilidade e segurança entre os sistemas. • Criar e otimizar dashboards e alertas no Grafana, assegurando a coleta e análise de métricas com Prometheus e OpenTelemetry, e incluindo monitoramento de aspectos de segurança. • Colaborar com times de desenvolvimento, produto e segurança para otimizar desempenho, reduzir custos e aprimorar a confiabilidade e segurança da plataforma.

• Develop and maintain RESTful APIs and microservices. • Work with Node.js, .NET or equivalent technologies (depending on the team's stack). • Implement integrations with internal services and external APIs. • Use messaging systems (SQS/SNS, Kafka or similar). • Work with relational and NoSQL databases. • Ensure delivery quality with unit and integration tests. • Participate in agile ceremonies and collaborate with multidisciplinary squads. • Contribute to engineering, security, and documentation best practices.

• Build and maintain reliable, scalable data pipelines in collaboration with more experienced data engineers. • Assist with data modeling (raw, processed, and consumable layers). • Monitor data loads and respond to data incidents. • Support documentation of the data team's processes and best practices. • Collaborate with analysts and product and engineering teams to understand data requirements.

• Design and operationalize scalable, monitorable ELT/ETL pipelines. • Define data models to support reporting and analytical products. • Implement automated data quality tests (data quality checks). • Collaborate with data architects on platform improvements and integrations. • Support the definition of reliable metrics and data contracts with client teams.