Develop reliable, performant, and scalable backend services, APIs, and integrations to support product adoption journeys. Implement testing, monitoring, and observability while acting as a technical reference to ensure high-quality code and documentation.
Seu desafio no time:
Você fará parte do time PLG, focado na adoção, que está em construção com a missão de melhorar resultados e otimizar as jornadas de adoção dos produtos da RD Station. Seu desafio será conduzir a resolução de desafios técnicos de backend que sustentam essas jornadas, entregando serviços, APIs e integrações confiáveis, performáticas e escaláveis em ciclos curtos, com uso consciente de IA, sustentando o motor de experimentação e crescimento da tribo PLG.
Suas principais entregas:
Desenvolver serviços, APIs e integrações que suportem experimentos e jornadas de adoção, entregues com qualidade e sem incidentes relevantes.
Impactar positivamente métricas de ativação, adoção e conversão dos produtos por meio de backend confiável e bem instrumentado.
Documentar decisões técnicas, garantindo clareza e alinhamento para o time.
Implementar cobertura de testes, monitoramento e observabilidade em todas as entregas.
Atuar como referência técnica de backend, elevando a qualidade e manutenção das soluções.
Perfil que buscamos:
Sólida experiência com Ruby on Rails e construção de APIs RESTful.
Proficiência em arquitetura de software e boas práticas (SOLID, Clean Code, Design Patterns).
Familiaridade com Docker e práticas de monitoramento de performance e erros.
Uso diário e consciente de IA para acelerar entregas, com senso crítico para revisão do código gerado.
Capacidade de estruturar prompts para IA e guiar a resolução de problemas técnicos complexos.
Será considerado um diferencial:
Conhecimentos em frontend (React, Jest + Testing Library) para colaboração ponta a ponta.
Experiência com bancos NoSQL, como MongoDB.
Vivência em times de engenharia de produto com foco em jornadas de adoção, experimentação (A/B testing) ou PLG.
Habilidade em modelagem de dados e design de integrações escaláveis.
Experiência com metodologias lean e cultura de experimentação orientada a dados.
Etapas do processo seletivo:
Aplicação - Envio da inscrição;
Mindsight – Teste de estilo de trabalho;
Talent Acquisition - Entrevista por competência com o time de recrutamento;
Entrevista Técnica - Entrevista técnica para discussão de requisitos da vaga;
Entrevista Final - Conversa final com a gerência para alinhamento;
Offer - Fase de conclusão do processo seletivo, com a apresentação da proposta de trabalho.
Obs: Podem ter etapas complementares e/ou alterações, de acordo com a necessidade do processo.
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