Role Description - Desenvolver aplicações web ponta a ponta, modelagem de dados e escrita de consultas SQL. - Atuar na implementação de funcionalidades frontend e backend. - Desenvolver fluxos visuais que guiem o usuário com base na sua intenção de negócio utilizando Design System. - Participar da definição de arquitetura de sistemas (voltada à IA e Prompts). - Desenvolver APIs e integrações. - Melhorar a performance geral de aplicações usando técnicas avançadas como: - bundle splitting - redução de tempo de renderização - otimização do uso de APIs - estratégias de cache - análise detalhada de métricas de Web Vitals - Garantir qualidade, performance e segurança das aplicações. - Realizar code reviews e mentoria técnica. - Trabalhar em conjunto com times multidisciplinares. - Implementar interfaces de alta performance capazes de renderizar a pré-visualização, filtros e a atualização em tempo real de altos volumes de contatos, mitigando gargalos de re-renderização em aplicações. - Arquitetar soluções de backend considerando aspectos sistêmicos cruciais como: - custos - impacto em produção - segurança de dados - otimização extrema de recursos ao lidar com atualizações em lote ou em tempo real de milhões de leads - Garantir o codebase saudável, aplicar os princípios SOLID, Design Patterns e liderar discussões de arquitetura escalável. - Operar as aplicações em produção com postura customer-first, utilizando ferramentas de observabilidade como Datadog para: - construir painéis de monitoramento - identificar de forma definitiva gargalos de latência de IA ou de banco de dados - propor soluções definitivas - Testes automatizados unitários e de integração, utilizando RSpec, assegurando alta cobertura e aderência às regras de negócio. - Participar ativamente das cerimônias do time (planejamentos de sprints, revisões) e de discussões multidisciplinares de Engenharia, Produto e Negócio. Qualifications - Experiência sólida em desenvolvimento Full Stack. - Conhecimento avançado em JavaScript. - Experiência com React. - Experiência em desenvolvimento backend em Ruby on Rails. - Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais. - Experiência com APIs REST. - Conhecimento prático em componentes e padronização visual (Design Systems). - Proficiência avançada no GitHub, dominando fluxos de trabalho com Pull Requests, Git e ferramentas de automação de entrega contínua (CI/CD). - Entendimento claro das boas práticas no uso de IA para coding (revisão de código gerado por IA, validação de segurança e geração de testes funcionais). - Vivência com metodologias ágeis. - Conhecimento em Git. Requirements - Conhecimento em arquitetura de microsserviços. - Experiência prática na integração de camadas de backend com provedores de Inteligência Artificial Generativa ou LLMs, lidando com tratamento de prompts em background e consumo de payloads assíncronos. - Conhecimento prático ou familiaridade em ferramentas de processamento de filas e mensageria em larga escala (ex: Sidekiq, RabbitMQ, Apache Kafka). - Experiência prática no desenvolvimento de interfaces conectadas a APIs de IA Generativa ou Large Language Models (LLMs) (como tratamentos de streamings via WebSockets ou Server-Sent Events). - Experiência trabalhando diretamente com arquitetura de Micro Front-ends ou navegação SPA de alta complexidade. - Experiência com Docker e Kubernetes. - Experiência com cloud (AWS, Azure ou GCP). - Conhecimento em testes automatizados. Benefits - Vale home office - Feedbacks periódicos - Programa de indicações - Acolhimento psicológico - Ginástica laboral - Academia de conhecimento - Convênio com escola de inglês - Reuniões mensais de transparência - Happy hour online - Kit de boas-vindas

Role Description Role: Kafka API Automation Tester Location: Dallas TX, Cleveland OH, Pittsburgh PA - Kafka Testing & Event-Driven Architecture - API Testing – REST APIs & Microservices - Test Automation using Java, Selenium, Cucumber BDD, Karate Framework, REST Assured - Backend & Database Testing – Oracle, SQL Server, MongoDB, DB2 - CI/CD & DevOps Tools – Jenkins, Maven, Git/GitHub/GitLab - API Tools – Postman, Swagger, SoapUI - Logging & Monitoring – Splunk - JSON/XML Payload Validation - Strong expertise in Angular UI and microservices, including Kafka, API testing and DB - Experience with Selenium-based test automation, Kafka messaging test automation, Cucumber/Karate - Hands-on experience with accessibility testing - Proven ability to create and maintain comprehensive test documentation - Proficient in using Jira and Confluence for defect tracking and collaboration - Solid understanding of performance testing concepts - Strong ability to thoroughly analyse, understand business and technical requirements Key Responsibilities - Design, develop, and maintain automated test frameworks for: - Angular UI components and workflows - RESTful microservices - Event-driven systems using Kafka - MongoDB data validation and integrity testing - Develop end-to-end (E2E), integration, Functional, Regression, and Performance test suites - Create automated validation for Kafka producers/consumers and asynchronous workflows - Validate microservice contracts and API interactions, JSON/XML Payload - Perform database testing including schema validation, data integrity, and performance checks in MongoDB - Collaborate with developers in code reviews to promote testability and quality - Integrate automated tests into CI/CD pipelines - Perform root cause analysis for defects and production issues - Develop and maintain test documentation and quality metrics dashboards - Create detailed, reproducible defect tickets including logs, screenshots, Kafka message payloads, and MongoDB query results - Link test cases and automation coverage to JIRA stories and acceptance criteria - Perform structured manual testing for new features, edge cases, and complex workflows not yet automated - Identify automation opportunities from manual test execution and convert them into automated test coverage

• Design and build scalable backend systems powering AI Agents that operate in real-time enterprise environments • Develop agent orchestration frameworks (multi-step reasoning, tool usage, decisioning workflows) • Build systems for agent memory, context management, and state persistence across interactions • Architect low-latency inference pipelines integrating LLMs, SLMs, and external tools/services • Implement evaluation (evals) frameworks to measure agent performance, accuracy, and reliability • Enable continuous improvement loops (feedback → retraining → deployment) for AI agents in production • Design and manage event-driven, asynchronous workflows for complex agent tasks • Optimize systems for high throughput, low latency, and cost-efficient inference at scale • Build and maintain robust APIs and service layers (REST / gRPC) for agent capabilities • Partner closely with Applied AI / ML teams to productionize models and agent behaviours • Collaborate with Product and Solutions teams to translate real customer workflows into agentic systems • Drive best practices in observability, monitoring, safety, and guardrails for AI systems • Contribute to architecture decisions for scaling multi-tenant, enterprise-grade AI platforms

• Serve as the team's technical reference, guiding architectural decisions and engineering best practices; • Develop end-to-end solutions for scalable, resilient, high-throughput applications; • Participate in innovation initiatives and architectural evolution, focusing on efficiency, performance, and cost; • Provide technical support to other engineers, promoting continuous learning and technical excellence; • Collaborate with multidisciplinary teams on technical and business discovery; • Ensure quality, observability, and robustness across the software lifecycle.