Engenharia de Software Backend Sênior - Ruby on Rails- IA | RD Station (Remoto)

RD Station - Sourcing · Remote, Brazil · Remote

Posted 8/19/2026 · last confirmed live 8/26/2026

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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