Mid-level full-stack Java developer in São Paulo who builds scalable microservices with Java/Spring Boot and secure REST APIs (OAuth2/JWT), backed by Postgres/Oracle and RabbitMQ/Kafka. Day-to-day includes Datadog observability, GitHub code reviews, and grooming/documentation in Scrum with Jira/Confluence; React knowledge is desirable.
- Java & Spring Framework: domínio do ecossistema Java e Spring Boot para construção de microsserviços escaláveis.
- Integração de APIs: experiência avançada na criação e consumo de APIs RESTful estruturadas, manipulação segura de payloads e autenticação (OAuth2, JWT).
- Datadog (observabilidade): experiência prática na configuração de telemetria, criação de dashboards, rastreamento de requisições (APM / tracing), instrumentação de logs estruturados (sucesso/erro) e alertas inteligentes.
- GitHub avançado: domínio do Git e GitHub (versionamento, branching, pull requests, code review, tratamento de conflitos e boas práticas de Git Flow).
- Bancos de dados e mensageria: conhecimento em bancos relacionais (Postgres, Oracle) e filas assíncronas (RabbitMQ, Kafka) para garantia de resiliência e redundância.
- Framework Scrum: compreensão profunda do framework Scrum.
- Refinamento técnico (grooming): habilidade para analisar histórias de usuários propostas pelo Product Owner (PO), avaliar viabilidade técnica, identificar dependências de APIs de terceiros, propor a divisão de tarefas complexas (sub-tasks) e estimar esforço.
- Gestão de atividades no Jira/Confluence: domínio do Jira para organização do fluxo de trabalho diário, manutenção do status das tarefas atualizado, documentação técnica nos cards e rastreabilidade do progresso técnico da sprint.
- React Native: conhecimento em React, para desenvolvimento pontual quando necessário. (desejável)
Responsabilidades e atribuições:
- Do refinamento ao deploy: participar ativamente das sessões de refinamento técnico, transformando ideias abstratas de produto em escopos bem detalhados e prontos para desenvolvimento no Jira.
- Desenvolvimento de APIs e microsserviços: desenvolver novas features seguindo padrões de clean code e garantir alta cobertura de testes.
- Monitoramento ativo: instrumentar o código com logs estruturados de sucesso/erro integrados ao Datadog para rápida análise de incidentes e detecção de anomalias em produção.
- Revisão colaborativa no GitHub: garantir a qualidade técnica do repositório através de revisões de código de alta qualidade (code review) nos pull requests dos membros da equipe.