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- Desenvolver e manter aplicações back-end utilizando Kotlin.
- Implementar regras de negócio de acordo com os requisitos e soluções especificadas.
- Projetar e desenvolver APIs e integrações com sistemas e fontes de dados externas.
- Aplicar princípios de DDD (Domain-Driven Design), Clean Architecture e Arquitetura Hexagonal.
- Estruturar soluções seguindo o modelo de Ports and Adapters.
- Garantir a qualidade do código por meio de testes automatizados e boas práticas de engenharia de software.
- Desenvolver e manter testes utilizando JUnit, Testcontainers e abordagem classista de testes.
- Atuar na evolução de bancos de dados relacionais e não relacionais.
- Participar da definição de arquiteturas escaláveis e resilientes em ambientes distribuídos.
- Contribuir com iniciativas de inteligência artificial, incluindo implementação de lógica de negócio associada às soluções.
- Realizar engenharia de prompts quando necessário para os projetos.
- Avaliar a qualidade e consistência de conjuntos de dados anotados.
- Identificar oportunidades de melhoria para atender às necessidades dos clientes e usuários finais.
- Garantir a segurança, qualidade e manutenibilidade do código entregue.
- Experiência sólida com desenvolvimento back-end utilizando Kotlin.
- Conhecimento avançado em DDD (Domain-Driven Design).
- Experiência com TDD (Test-Driven Development).
- Conhecimento em Clean Architecture.
- Experiência com Arquitetura Hexagonal e padrão Ports and Adapters.
- Vivência com Kubernetes.
- Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.
- Conhecimento sobre cenários de uso, vantagens e limitações de cada modelo de banco de dados.
- Experiência com PostgreSQL.
- Experiência com DynamoDB.
- Conhecimento em testes automatizados utilizando JUnit e Testcontainers.
- Experiência em integração entre sistemas e APIs.
- Conhecimento em boas práticas de qualidade, segurança e manutenção de código.
- Experiência em desenvolvimento de soluções escaláveis e distribuídas.
- Conhecimento em desenvolvimento aplicado a soluções de Inteligência Artificial.
Diferenciais
- Experiência em projetos de IA Generativa.
- Vivência com engenharia de prompts.
- Experiência com avaliação e preparação de dados para modelos de IA.
- Conhecimento em arquiteturas orientadas a eventos e microsserviços.
- Experiência em ambientes cloud.
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