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Desenvolvedor(A) Backend Sênior | Python | Remoto

nstech

Remoto BR
Desenvolvimento

Score da Vaga

100 pontos
Modelo remoto (+90) Desenvolvimento (+10)

A nstech é a maior plataforma de tecnologia e softwares para logística e supply chain da América Latina. Ela conecta toda a cadeia de transporte — embarcadores, transportadoras, corretores e motoristas — em um único ecossistema digital para tornar as operações mais eficientes, seguras e econômicas.  

A KMM faz parte desse ecossistema com soluções voltadas à gestão de transportes, operações logísticas e integração de processos, apoiando empresas a ganharem eficiência, controle e previsibilidade. Aqui, buscamos pessoas que queiram aprender, construir e gerar impacto em um mercado essencial para o país. 

Estamos em busca de um(a) Desenvolvedor(a) Backend Sênior para integrar nosso time e atuar no desenvolvimento, evolução e sustentação de aplicações de alta performance.

Buscamos uma pessoa com sólida experiência em Python, arquitetura de software e desenvolvimento de APIs, capaz de atuar de forma autônoma em desafios técnicos complexos. O profissional participará da evolução contínua das soluções, contribuindo para a qualidade do código, integração entre sistemas, escalabilidade e adoção de boas práticas de engenharia de software.

Caso possua conhecimentos em Java e Angular, poderá contribuir também com a manutenção e evolução de sistemas legados que coexistem no ambiente.

Responsabilidades e Atribuições:
  • Desenvolver, manter e evoluir aplicações backend utilizando Python.
  • Projetar, desenvolver e manter APIs REST seguras, escaláveis e bem documentadas.
  • Implementar integrações com sistemas e serviços externos via REST e SOAP.
  • Atuar na modelagem, manutenção e otimização de bancos de dados relacionais.
  • Realizar análise, refatoração e evolução de código legado.
  • Desenvolver soluções com foco em qualidade, performance, escalabilidade e manutenibilidade.
  • Implementar autenticação, autorização e mecanismos de segurança nas aplicações.
  • Participar de revisões de código, promovendo boas práticas de desenvolvimento.
  • Escrever e manter testes automatizados para garantir a qualidade das entregas.
  • Utilizar ferramentas de Inteligência Artificial como apoio ao desenvolvimento, mantendo senso crítico na validação do código gerado.

Requisitos Obrigatórios

Backend

  • Experiência sólida com Python 3.10+.
  • Domínio de pelo menos um framework web moderno:
    • FastAPI;
    • Django; ou
    • Flask.
  • Conhecimento em padrões de projeto, boas práticas de desenvolvimento e arquitetura de software.
  • Experiência com ORM (SQLAlchemy, Django ORM ou equivalente), incluindo:
    • mapeamentos complexos;
    • relacionamentos;
    • controle de sessão;
    • lazy loading.
  • Tratamento de exceções e padronização de respostas de APIs.
  • Implementação de autenticação e autorização utilizando OAuth2, JWT e middlewares de segurança.
  • Integração com serviços externos via REST e SOAP.
  • Processamento e validação de XML e JSON utilizando Pydantic ou tecnologia equivalente.
  • Programação assíncrona (async/await).
  • Processamento de tarefas em background utilizando Celery, RQ ou ferramentas similares.
  • Experiência com refatoração e evolução de código legado.
  • Gerenciamento de dependências e ambientes com pip, Poetry e virtualenv.

Banco de Dados

  • Experiência com MySQL ou PostgreSQL.
  • Modelagem de banco de dados relacional.
  • Otimização de consultas (queries).
  • Criação de índices.
  • Análise de performance.

APIs

  • Desenvolvimento e documentação de APIs REST utilizando Swagger/OpenAPI.
  • Implementação de autenticação baseada em JWT.
  • Experiência com integração entre sistemas.

Versionamento e Colaboração

  • Domínio de Git.
  • Experiência com estratégias de branching, Pull Requests e Code Review.
  • Capacidade de conduzir revisões de código com foco em qualidade e boas práticas.

Testes

  • Experiência com pytest e unittest.
  • Conhecimento em criação de mocks e fixtures.
  • Comprometimento com qualidade de software e cobertura de testes.

Inteligência Artificial Aplicada ao Desenvolvimento

  • Utilização de ferramentas de IA como suporte ao desenvolvimento.
  • Aplicação de IA para:
    • geração e refatoração de código;
    • criação de testes automatizados;
    • documentação técnica;
    • investigação e análise de erros.
  • Capacidade de revisar criticamente e validar o código gerado por IA, garantindo qualidade e segurança.

Requisitos Desejáveis

Java

  • Experiência com Java 8+.
  • Spring Boot.
  • Spring MVC.
  • JPA/Hibernate.
  • Spring Security.

Angular

  • Angular 17+.
  • TypeScript.
  • RxJS.
  • Componentização.
  • Consumo de APIs REST.

Infraestrutura e DevOps

  • Docker e containerização de aplicações.
  • Noções de CI/CD.
  • Experiência com ambientes em nuvem.
  • Arquiteturas distribuídas.
  • Escalabilidade e alta disponibilidade.
  • Processamento assíncrono e execução de rotinas em background.

Testes

  • Conhecimento em JUnit e Mockito (para atuação em sistemas Java).
  • Experiência com Jest ou ferramenta equivalente para Angular.
  • Desenvolvimento de testes unitários para componentes Angular.

Competências Comportamentais

  • Comunicação clara e objetiva.
  • Facilidade para trabalho em equipe e colaboração.
  • Autonomia na resolução de problemas técnicos complexos.
  • Comprometimento com prazos e qualidade das entregas.
  • Proatividade na identificação e implementação de melhorias técnicas.
  • Capacidade de compartilhar conhecimento e apoiar tecnicamente o time.
  • Pensamento crítico na utilização de ferramentas de Inteligência Artificial como apoio ao desenvolvimento.

Diferenciais

  • Experiência com Java e Angular para atuação em sistemas legados.
  • Vivência em ambientes com múltiplas tecnologias e integrações entre plataformas.
  • Experiência em projetos com foco em escalabilidade, alta disponibilidade e arquitetura distribuída.

 

Benefícios 

  • Convênio médico com coparticipação e possibilidade de inclusão de dependentes, conforme política vigente. 
  • Plano odontológico, com livre escolha entre os planos disponíveis. 
  • Ticket refeição. 
  • Wellhub/Gympass. 
  • Zenklub: duas consultas mensais sem custo. 
  • Seguro de vida sem custo. 
  • Auxílio funeral sem custo.

Sobre a área de Desenvolvimento

A área de Desenvolvimento de Software é uma das mais dinâmicas e em constante evolução no mercado de trabalho. Profissionais dessa área são responsáveis por criar, manter e otimizar aplicações web, mobile e desktop que impactam milhões de usuários diariamente.

As principais linguagens e frameworks incluem JavaScript (React, Node.js, Vue.js), Python (Django, Flask), Java (Spring), PHP (Laravel) e TypeScript. A demanda por desenvolvedores full-stack continua crescendo, especialmente em empresas de tecnologia e startups.

Salários variam de R$ 3.000 (júnior) a R$ 20.000+ (sênior), com oportunidades crescentes para trabalho remoto e freelance internacional.

Guias de Carreira

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Dica do Especialista

Por que IA e Dados são a Nova Moeda do Mercado

Historicamente, o departamento financeiro de uma empresa operava olhando pelo espelho retrovisor. O trabalho consistia em fechar o mês, consolidar planilhas, reconciliar contas e relatar aos acionistas o que havia acontecido. Em 2026, esse modelo não apenas envelheceu, ele se tornou um risco estrutural para qualquer negócio. A nova exigência do mercado não é a documentação do passado, mas a predição cirúrgica do futuro.

A união entre Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados criou o que o mercado hoje chama de "Profissional de Finanças Aumentado" (Augmented Finance Professional). Profissionais que não dominam essas ferramentas estão sendo rapidamente rebaixados a funções operacionais de baixo valor, enquanto os fluentes em dados assumem as cadeiras de tomada de decisão (C-Level).

1. De Historiador a Estrategista de Negócios

O FP&A (Financial Planning & Analysis) sofreu a maior revolução desde a criação do Excel. Até poucos anos atrás, criar cenários de planejamento exigia semanas de compilação manual. Hoje, modelos de Machine Learning ingerem terabytes de dados não-financeiros — clima, sentimento em redes sociais, cadeias de suprimentos globais, flutuações cambiais em tempo real — para criar previsões de receita altamente precisas em segundos.

O profissional de finanças moderno precisa saber fazer as perguntas certas à máquina (Engenharia de Prompts) e validar a integridade dos dados (Data Governance). O valor do humano não está em construir o gráfico, mas em traduzir os insights algorítmicos em estratégia de alocação de capital.

2. IA Generativa: O Fim do "Trabalho Braçal" Financeiro

Com a maturidade de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) especializados em finanças (como os derivados do BloombergGPT e soluções fechadas da Microsoft e OpenAI), a elaboração de relatórios narrativos de desempenho e a análise de contratos complexos foram automatizadas.

"A Inteligência Artificial não vai substituir o CFO. Mas o CFO que utiliza IA certamente substituirá aquele que se recusa a adotá-la."

Ferramentas de IA generativa em 2026 já são capazes de ler o balanço patrimonial, compará-lo com as metas trimestrais e gerar a primeira versão do DRE (Demonstrativo de Resultados) comentado, com alertas de anomalias, liberando o analista para investigar por que as variações ocorreram, em vez de perder tempo descrevendo-as.

O Stack Tecnológico do Profissional Financeiro em 2026

Saber Excel avançado e VBA já é considerado pré-requisito básico, não um diferencial. O mercado hoje exige:

  • SQL & Python: Para extração e manipulação de bases de dados massivas que o Excel não suporta.
  • Data Storytelling (Power BI / Tableau): A capacidade de transformar números densos em narrativas visuais acionáveis para o conselho de administração.
  • Automação (RPA): Implementação de robôs para fechamento contábil e reconciliação automática.
  • Fluência em IA: Entendimento prático de modelos preditivos e uso de "Copilotos" financeiros (IA Generativa) com segurança de dados corporativos.

3. Auditoria Contínua e Detecção de Fraudes

O modelo tradicional de auditoria por amostragem (onde auditores analisam 5% das transações para inferir a saúde de 100%) tornou-se obsoleto. O profissional moderno utiliza algoritmos de detecção de anomalias que auditam 100% das transações em tempo real.

Modelos de IA aprendem os padrões de gastos da empresa e bloqueiam faturas duplicadas, pagamentos suspeitos a fornecedores e desvios de compliance antes mesmo que o dinheiro saia do caixa. Isso transformou a gestão de risco: de uma investigação post-mortem para uma barreira preventiva ativa.

Conclusão

A transição para um ambiente financeiro movido a IA e Dados não é uma ameaça aos empregos na área, mas uma oportunidade de elevação intelectual da profissão. O contador, o analista e o diretor financeiro de 2026 são, na verdade, cientistas de dados aplicados a negócios. Investir na alfabetização de dados (data literacy) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar o passaporte mínimo de entrada nas corporações de alto nível.

Conteúdo focado em Desenvolvimento Profissional e Transformação Digital.