Desenvolvedor(a) sênior java (spring boot) com spark, bigquery e gis

Desenvolvedor(a) Sênior Java (Spring Boot) com Spark, Big Query e GIS

Sobre a vaga Estamos buscando uma pessoa Desenvolvedora Sênior para construir e evoluir APIs e microserviços em Java/Spring Boot que operam sobre grandes volumes de dados e dados geoespaciais (GIS) , com atuação forte em processamento distribuído (Apache Spark) e analytics/warehouse (Big Query) .

O foco é entregar sistemas escaláveis e observáveis, conectando back-end transacional a pipelines e camadas analíticas com alta exigência de performance e custo.

Responsabilidades Projetar, implementar e manter microserviços Spring Boot (REST/g RPC) com foco em desempenho, segurança, resiliência e observabilidade.

Implementar e manter fluxos de dados geoespaciais (ingestão, validação, enriquecimento, indexação espacial, consultas e agregações).

Construir integrações e serviços que disparam/orquestram/consomem processamento em Apache Spark (batch e/ou streaming), incluindo operações geoespaciais quando necessário.

Modelar e otimizar dados no Big Query , incluindo tabelas com colunas/estruturas geoespaciais e padrões de consulta eficientes.

Definir padrões de arquitetura, contratos e governança (versionamento de API, schemas, compatibilidade, qualidade de dados).

Garantir qualidade: testes automatizados, revisão de código, padrões de segurança e operação em produção (SLOs/SLIs, incident response).

Mentorar pessoas do time e liderar iniciativas técnicas (RFCs/ADRs, refactors, hardening de produção).

Requisitos obrigatórios Back-end Experiência sólida com Java (preferencialmente 17+) e Spring Boot em produção.

Domínio de APIs (REST), autenticação/autorização (JWT/OAuth2), validação, tratamento de erros e versionamento.

Experiência com persistência e modelagem: JPA/Hibernate e/ou JDBC , tuning de queries e migrações.

Práticas de engenharia: testes (unitários/integração/contrato), CI/CD e observabilidade (logs/métricas/tracing).

GIS / Geoespacial (requisito principal) Experiência prática com dados geoespaciais : geometria vs geografia, sistemas de coordenadas ( CRS/SRID ), projeções e transformações.

Capacidade de implementar e otimizar operações espaciais : interseção, buffer, união, diferença, distância, snapping, simplificação, validação de geometrias, etc.

Experiência com pelo menos um dos seguintes: Post GIS (consultas e indexação espacial com Gi ST/SP-Gi ST, funções ST_*) Big Query GIS (GEOGRAPHY, ST_*, boas práticas de consulta/custo) Bibliotecas GIS (ex.: JTS/GEOS , GDAL/OGR, Geo Tools) aplicadas no backend/pipelines Familiaridade com formatos geoespaciais: Geo JSON , WKT/WKB, Shapefile/Geo Package (ou equivalentes), e noções de qualidade/topológica.

Apache Spark (avançado) Experiência avançada com Spark SQL / Data Frames/Datasets e otimização: particionamento, shuffle, cache/persist, broadcast joins.

Capacidade de diagnosticar gargalos (skew, spill, retries) e fazer tuning de jobs.

Familiaridade com formatos e otimizações: Parquet/Avro , compressão, layout, schema evolution.

Experiência com Spark geoespacial (desejável, mas conta muito): Apache Sedona ou equivalente.

Big Query Domínio de Big Query SQL e boas práticas de modelagem para analytics.

Otimização de custo/performance: partitioning , clustering , pruning, redução de bytes processados.

Experiência com cargas e integrações (load jobs, pipelines de ingestão, padrões de atualização/merge).

Diferenciais GCP: IAM/Service Accounts, VPC, Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Run/GKE.

Lakehouse/formatos: Iceberg / Delta / Hudi .

Orquestração: Airflow/Composer , Dagster.

Streaming: Kafka/Pub Sub, Spark Structured Streaming; idempotência e semânticas de entrega.

Infra: Docker/Kubernetes, Terraform.

Indexação espacial avançada e grids (H3/S2), geoprocessamento em escala, otimizações para custo/performance.

O que esperamos de senioridade (Sênior) Autonomia para atuar de ponta a ponta: descoberta, desenho, implementação, operação e melhoria contínua.

Capacidade de sustentar decisões com trade-offs claros (custo, performance, consistência, governança).

Influência técnica: elevar padrões do time (arquitetura, qualidade, confiabilidade, produtividade).

Modelo e faixa salarial

**Regime:** PJ Modelo: remoto Faixa salarial: R$ 20.

000 a R$ 25.000/mês