Senior staff back-end software engineer - recomendação
Summary
Senior staff back-end engineer building low-latency recommendation systems in Kotlin/Java on AWS, collaborating with ML teams to deliver real-time, contextual ad suggestions for OLX’s marketplace.
E o que você precisa ter?
- Sólida experiência prévia como Tech Lead ou Senior Staff Engineer atuando em arquiteturas de microsserviços e sistemas distribuídos de grande porte.
- Forte experiência prática em Kotlin (e/ou Java moderno).
- Conhecimento em Machine Learning, compreendendo o ciclo de vida de modelos (treinamento, inferência, feature stores, latência de predição) para colaborar ativamente com Cientistas de Dados.
- Vivência em AWS, com boas práticas de CI/CD, observabilidade e cultura DevOps.
- Excelentes habilidades de comunicação e influência, com capacidade de traduzir complexidade técnica para diferentes públicos e guiar a estratégia do time.
Diferenciais:
- Experiência prévia em times de Busca, Recomendação, Personalização ou E-commerce.
Se você gosta de aprender e quer fazer parte desse desafio, essa oportunidade é a sua chance. Nessa posição de Sr. Staff Back-end Software Engineer, você vai somar ao time de Recomendação da Liga de Buyers, que tem como objetivo facilitar a jornada de navegação e busca dos nossos compradores, entregando sugestões inteligentes e contextuais de anúncios em tempo real, impulsionando a interação na plataforma.
No dia a dia você vai:
- Definir a visão técnica e arquitetural dos sistemas de Recomendação em larga escala, garantindo baixíssima latência, alta disponibilidade e resiliência.
- Atuar como referência técnica, elevando a barra de excelência em engenharia de software da organização.
- Evoluir microsserviços críticos em Kotlin, aplicando as melhores práticas de design de código, concorrência e testes.
- Liderar discussões técnicas complexas e alinhar decisões de arquitetura com gerentes de produto, times de dados e stakeholders de negócio.
- Monitorar e otimizar a performance de sistemas distribuídos de alta vazão, identificando gargalos antes que impactem a experiência do comprador.