México
Pearl
Mastercard
Engenheiro(a) de Software Sênior
México
Ciudad de México, México
PythonJavaReactAWSKubernetes
Tradução automática. Consulte o original.
Título e Resumo
A Mastercard impulsiona economias e capacita pessoas em mais de 200 países e territórios em todo o mundo. Juntamente com nossos clientes, estamos ajudando a construir uma economia sustentável onde todos possam prosperar. Apoiamos uma ampla gama de opções de pagamentos digitais, tornando as transações seguras, simples, inteligentes e acessíveis. Nossa tecnologia e inovação, parcerias e redes se combinam para oferecer um conjunto exclusivo de produtos e serviços que ajudam pessoas, empresas e governos a realizarem seu maior potencial.
Engenheiro(a) de Software Sênior
Visão Geral
A organização de Dados e IA da CNPF está procurando um(a) Engenheiro(a) de Software Sênior excepcional para ajudar a construir a próxima geração de aplicações inteligentes e agentes, e plataformas de engenharia. Esta é uma função de alto impacto para um(a) engenheiro(a) prático(a) que combina profunda expertise em engenharia de software com paixão por IA, inovação e resolução prática de problemas.
Você projetará e construirá sistemas escaláveis e prontos para produção que alavancam IA, fluxos de trabalho de agentes e ferramentas modernas de desenvolvimento para acelerar a entrega de produtos e melhorar a produtividade da engenharia em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de produtos. Você trabalhará na interseção de engenharia de software, desenvolvimento de capacidades de IA, experiência do desenvolvedor e inovação de plataforma — transformando tecnologias emergentes em capacidades seguras, confiáveis e reutilizáveis que criam valor de negócio mensurável.
Responsabilidades da Posição
Como Engenheiro(a) de Software Sênior, você irá:
Design, Arquitetura e Desenvolvimento de Software
- Projetar, construir e evoluir aplicações inteligentes e de agentes, e capacidades de plataforma que resolvam problemas de negócio significativos em escala
- Aplicar princípios robustos de design de software, padrões de design e melhores práticas de arquitetura para criar sistemas escaláveis, de fácil manutenção e extensíveis
- Influenciar e contribuir para decisões de arquitetura de sistemas, incluindo sistemas distribuídos, padrões orientados a eventos e design nativo em nuvem
- Desenvolver código de alta qualidade, bem estruturado e eficiente, alavancando fortes estruturas de dados e pensamento algorítmico
Engenharia e Inovação Habilitadas por IA
- Aplicar padrões de desenvolvimento de IA e agentes para melhorar a produtividade da engenharia em design, codificação, testes, depuração, documentação, engenharia de lançamento e suporte operacional
- Usar ferramentas modernas e assistentes de codificação de forma criteriosa para acelerar a entrega, mantendo fortes padrões de qualidade, segurança, confiabilidade e manutenibilidade
- Avaliar ferramentas, frameworks e plataformas emergentes de IA e integrá-los em fluxos de trabalho de engenharia onde criam valor mensurável
Engenharia de Testes e Qualidade
- Projetar e implementar estratégias abrangentes de testes, incluindo testes unitários, funcionais, de integração e ponta a ponta
- Construir e manter frameworks de testes automatizados e integrá-los em pipelines de CI/CD
- Garantir altos níveis de cobertura de testes, confiabilidade do sistema e prevenção de defeitos em todo o ciclo de vida do software
- Alavancar soluções assistidas por IA para aumentar a eficiência e eficácia dos testes
Qualidade de Código e Excelência em Engenharia
- Realizar e participar ativamente de revisões de código, garantindo a adesão aos padrões de codificação, manutenibilidade, segurança e melhores práticas
- Promover a excelência em engenharia, incluindo código limpo, design reutilizável e práticas de melhoria contínua
- Orientar colegas através de processos de revisão e compartilhamento de conhecimento
Desempenho, Segurança e Confiabilidade
- Projetar e otimizar sistemas para desempenho, escalabilidade, latência e eficiência de custo
- Aplicar e promover práticas de codificação segura, integrando considerações de segurança em todas as fases de desenvolvimento (DevSecOps)
- Garantir que os sistemas sejam observáveis, resilientes e prontos para produção, com forte monitoramento, alertas e capacidades de resposta a incidentes
Operacionalidade e Solução de Problemas
- Construir sistemas com forte prontidão operacional, garantindo manutenibilidade e suporte em ambientes de produção
- Diagnosticar e resolver problemas técnicos complexos em sistemas distribuídos, alavancando abordagens estruturadas de solução de problemas
- Melhorar continuamente a confiabilidade do sistema através de automação, análise de causa raiz e aprimoramentos proativos
Colaboração e Entrega
- Colaborar com equipes de produto, ciência de dados e engenharia para traduzir ideias em soluções prontas para produção com claro impacto nos negócios
- Melhorar a eficiência do SDLC através de automação, CI/CD e fluxos de trabalho assistidos por IA
- Liderar pelo exemplo através de desenvolvimento prático, forte senso de propriedade e execução
Tudo Sobre Você
- Você se dedica a construir sistemas inovadores e escaláveis que resolvem problemas do mundo real
- Você combina fortes fundamentos de engenharia (design, testes, algoritmos) com curiosidade por tecnologias emergentes de IA
- Você assume a responsabilidade pelos resultados e entrega consistentemente soluções de alta qualidade
- Você equilibra velocidade com rigor de engenharia, garantindo que os sistemas sejam seguros, confiáveis e de fácil manutenção
- Você é um(a) forte colaborador(a) que eleva o desempenho da equipe através de comunicação, mentoria e padrões compartilhados
- Você abraça o aprendizado contínuo e a experimentação para expandir os limites da engenharia de software moderna
Qualificações Ideais do(a) Candidato(a)
- Fortes habilidades de programação em linguagens como Java e/ou Python, com capacidade demonstrada de escrever código eficiente e de alto desempenho usando estruturas de dados e algoritmos apropriados
- Experiência prática na construção de aplicações habilitadas por IA ou agentes;
- Forte compreensão de APIs, sistemas distribuídos, arquiteturas orientadas a eventos e padrões de integração empresarial
- Experiência intermediária com React ou Next.js
- Experiência com desenvolvimento nativo em nuvem usando Kubernetes e plataformas de nuvem gerenciadas como AWS ou Azure
- Experiência com CI/CD, automação e ferramentas de produtividade de engenharia;
- Familiaridade com frameworks modernos de IA, SDKs e ferramentas para construção de aplicações inteligentes e fluxos de trabalho de agentes
- Experiência comprovada na construção de sistemas escaláveis, de fácil manutenção e prontos para produção
- Experiência comprovada no design e implementação de estratégias e frameworks de testes unitários, funcionais e de integração
- Experiência prática na construção de aplicações ou plataformas usando IA Generativa ou padrões de design de agentes
- Forte compreensão de:
- Sistemas distribuídos e arquiteturas nativas em nuvem
- APIs, sistemas orientados a eventos e padrões de integração
- Trade-offs de design de sistemas de IA (latência, custo, confiabilidade, segurança, governança)
- Experiência em impulsionar a qualidade do código através de revisões de código por pares e aplicação de padrões de engenharia
- Experiência em levar soluções habilitadas por IA de protótipo para produção com forte disciplina de engenharia em confiabilidade, observabilidade, desempenho e segurança
- Experiência em melhorar o SDLC através de:
- Pipelines de CI/CD
- Automação e frameworks de testes
- Fluxos de trabalho de engenharia assistidos por IA
- Experiência com Kubernetes e plataformas de nuvem (AWS, Azure)
- Familiaridade com frameworks de IA, SDKs e ferramentas (LLMs, RAG, embeddings, inferência APIs)
- Requisitos de Educação: Bacharelado é obrigatório, Mestrado é preferível.
Qualificações Preferenciais
- Familiaridade com avaliação de modelos, controles de segurança de IA e práticas de governança
- Experiência na construção de plataformas de desenvolvimento reutilizáveis ou ferramentas de engenharia internas
- Uso prático de assistentes de codificação de IA para melhorar a velocidade e a qualidade de entrega;
- Familiaridade com orquestração de LLM, gerenciamento de prompts e contexto, padrões de memória, inferência APIs, embeddings, geração aumentada por recuperação, bancos de dados vetoriais, avaliação de modelos, observabilidade de IA e controles de IA responsáveis.
Responsabilidade Corporativa de Segurança
Todas as atividades que envolvem acesso a ativos, informações e redes da Mastercard apresentam um risco inerente à organização e, portanto, espera-se que toda pessoa que trabalhe para ou em nome da Mastercard seja responsável pela segurança da informação e deva:
- Cumprir as políticas e práticas de segurança da Mastercard;
- Garantir a confidencialidade e integridade das informações acessadas;
- Relatar qualquer suspeita de violação ou incidente de segurança da informação, e
- Concluir todos os treinamentos de segurança obrigatórios periódicos de acordo com as diretrizes da Mastercard.
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