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Canonical

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Open Source • Cloud • AI

Entregamos open source ao mundo de forma mais rápida, segura e econômica do que qualquer outra empresa.

501 - 1000 funcionários

Fundada em 2004

Descrição

• A Canonical está construindo um conjunto abrangente de automação para fornecer soluções de dados multi-cloud e on-premise para empresas. • A equipe do OpenSearch concentra-se em criar a melhor solução de automação empresarial para busca e analytics. • Localização: cargo remoto global. • A equipe do OpenSearch é responsável pela automação das operações do OpenSearch, incluindo garantir replicação tolerante a falhas, TLS, instalação e fornecer know-how de domínio sobre sistemas de dados para outras equipes. • Este cargo concentra-se na criação e automação de funcionalidades de plataformas de dados, não na análise dos dados contidos nelas. • Colaborar proativamente com uma equipe distribuída internacionalmente. • Escrever código Python de alta qualidade e idiomático para implementar novas funcionalidades. • Depurar problemas e interagir publicamente com comunidades upstream. • Trabalhar com engenheiros talentosos, incluindo especialistas em uma variedade de áreas. • Trabalhar de casa, com viagens globais de 2 a 4 semanas por ano para eventos internos e externos.

🎯 Requisitos

• Experiência prática comprovada em desenvolvimento de software com Python • Experiência prática comprovada em desenvolvimento de sistemas distribuídos • Bacharelado (ou equivalente) em Ciência da Computação, áreas STEM ou curso similar • Disponibilidade para viajar até 4 vezes por ano para eventos internos

🏖️ Benefícios

• Ambiente de trabalho totalmente remoto — trabalhamos remotamente desde 2004! • Verba pessoal para aprendizado e desenvolvimento de 2.000 USD por ano • Revisão anual de remuneração • Recompensas por reconhecimento • Férias anuais • Licença parental • Programa de Assistência ao Empregado • Oportunidade de viajar para novos locais para encontrar colegas em 'sprints' • Priority Pass para viagens e upgrades em eventos corporativos de longa distância