Python-Ingenieur

• Practice Development & Integration

• Location Sao Paolo, Brazil

Senior Python Entwickler

Werden Sie Teil eines dynamischen Ingenieurteams, das sich auf den Aufbau skalierbarer Backend-Systeme, die Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe und die Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung konzentriert. In dieser Rolle entwerfen Sie Backend-Dienste, entwickeln robuste Web-Scraping-Lösungen und bauen Datenpipelines auf, die interne Abläufe und Data-Science-Initiativen unterstützen.

Was Sie tun werden

Prozessautomatisierung & Backend-Entwicklung

• Entwerfen und implementieren Sie automatisierte Systeme, die interne Prozesse und die betriebliche Effizienz verbessern.

• Erstellen Sie skalierbare Backend-Dienste, die sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur integrieren lassen.

• Stellen Sie sicher, dass die Dienste die Standards für Zuverlässigkeit, Leistung und Wartungsfreundlichkeit erfüllen.

Web Scraping & Datenextraktion

• Entwickeln und pflegen Sie Scraper für eine Vielzahl von externen Quellen.

• Verwalten Sie dynamische Inhalte, Authentifizierung, Ratenbeschränkungen und Anti-Bot-Herausforderungen.

• Implementieren Sie eine starke Fehlerbehandlung, Protokollierung und Wiederholungslogik.

Datenmanipulation und -verarbeitung

• Bereinigen, transformieren und verarbeiten Sie große strukturierte und unstrukturierte Datensätze.

• Erstellen und pflegen Sie ETL/ELT-Pipelines, die hochwertige Daten an nachgelagerte Systeme liefern.

Überwachung & Beobachtbarkeit

• Implementieren Sie die Überwachung von Systemleistung, Datenqualität und Betriebskennzahlen.

• Erstellen Sie Dashboards und Warnmeldungen, um Zuverlässigkeit und Datenintegrität zu gewährleisten.

Zusammenarbeit in der Datenwissenschaft

• Stellen Sie die Infrastruktur, Pipelines und Tools bereit, die für Data Science-Experimente und den Einsatz von Modellen benötigt werden.

• Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern zusammen, um Datensätze und Backend-Dienste bereitzustellen, die die Analysearbeit beschleunigen.

Code-Qualität und bewährte technische Praktiken

• Verwenden Sie testgetriebene Entwicklung und pflegen Sie eine starke Abdeckung durch Unit-/Integrationstests.

• Führen Sie Code-Reviews durch und fördern Sie technische Standards und Best Practices.

• Befolgen Sie moderne Python-Paketierungs- und Abhängigkeitsverwaltungspraktiken.

CI/CD & Infrastruktur

• Erstellen und pflegen Sie CI/CD-Pipelines für automatisierte Tests und Bereitstellung.

• Arbeiten Sie mit DevOps bei der Containerisierung und Orchestrierung zusammen.

Lebenszykluseigentümerschaft & kontinuierliche Verbesserung

• Sie sind für den gesamten Lebenszyklus der Backend-Dienste verantwortlich, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und laufenden Verbesserung.

• Identifizieren Sie Möglichkeiten, um technische Schulden zu reduzieren und die Widerstandsfähigkeit des Systems zu erhöhen.

Was Sie mitbringen sollten

Technisches Fachwissen

• Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich Erfahrung mit modernen Backend-Frameworks (z.B. FastAPI).

• Ausgeprägtes Verständnis von HTTP, RESTful APIs und zentralen Webtechnologien.

• Erfahrung in der Arbeit in Linux-Umgebungen.

Web Scraping & Automatisierung

• Praktische Erfahrung mit Scraping-Bibliotheken und -Tools (z.B. BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Playwright).

• Die Fähigkeit, JavaScript-gerenderte Inhalte, Sitzungen und komplexe Authentifizierungsabläufe zu verwalten.

Datenmanipulation

• Starke Erfahrung mit Python-Datenbibliotheken (pandas, polars, NumPy).

• Solide SQL-Kenntnisse und Vertrautheit mit gängigen Datenformaten (JSON, CSV, XML, HTML).

Überwachung & Beobachtbarkeit

• Erfahrung mit Tools wie Datadog oder ähnlichen Plattformen.

• Die Fähigkeit, wichtige Metriken, Protokolle und Warnmeldungen zu definieren, zu verfolgen und zu überwachen.

Datenbanken & Speicher

• Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL).

• Vertrautheit mit ETL/ELT-Konzepten und Grundlagen von Data Warehouses.

CI/CD & DevOps-Zusammenarbeit

• Erfahrung mit automatisierten Build/Test/Deploy-Pipelines.

• Vertrautheit mit Docker und Kubernetes.

Datenwissenschaftliche Unterstützung

• Verständnis von datenwissenschaftlichen Arbeitsabläufen und der für Experimente und den Einsatz benötigten Infrastruktur.

• Erfahrung in der Entwicklung von Tools und Diensten für ML- und Analyseanwendungen.

Mindestqualifikationen

• Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Softwaretechnik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.

• 5+ Jahre Erfahrung in der professionellen Python-Backend-Entwicklung.

• 3+ Jahre Erfahrung mit Web Scraping und Datenextraktion aus mehreren Quellen.

• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau skalierbarer Backend-Systeme und automatisierter Prozesse.

• Erfahrung mit Überwachungs-/Beobachtungstools.

• Starke SQL-Erfahrung und Vertrautheit mit relationalen Datenbanken.

• Beherrschung von Linux, Git und Befehlszeilen-Tools.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit asynchroner/gleichzeitiger Verarbeitung (z.B. asyncio, Celery).

• Erfahrung in den Bereichen Logistik, Transport oder Supply-Chain-Konzepte.

• Erfahrung mit Microservices oder verteilten Systemen.

• Vertrautheit mit Data Engineering Tools (dbt, Airflow, Prefect).

• Erfahrung in der Erstellung von APIs, die in Pipelines für maschinelles Lernen integriert sind.

• Open-Source-Beiträge im Zusammenhang mit Scraping, Data Engineering oder Automatisierung.

• Erfahrung in der Verwendung von LLM-gestützten Entwicklungswerkzeugen in alltäglichen Arbeitsabläufen.

• share
• 
• 
• 
•