Engenheiro de Performance - Análise e Otimização de Performance

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 28

🌏 Qualquer lugar do mundo

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

👷🏻‍♀️ Engenheiro

👻 Score fantasma 30%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Supabase

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2020

☁️ SaaS

🔌 API

🤖 Inteligência Artificial

💰 $80.000.000 Series B em 2022-05

SaaS • API • Artificial Intelligence

Supabase é uma alternativa open source ao Firebase, oferecendo um conjunto de ferramentas de backend projetadas para ajudar desenvolvedores a iniciar e escalar suas aplicações de forma eficaz. A plataforma oferece recursos como um banco de dados Postgres completo, autenticação com Row Level Security (RLS), APIs instantâneas, Edge Functions para código personalizado, sincronização de dados em tempo real e armazenamento para arquivos de grande porte. Desenvolvedores podem integrar modelos de machine learning, utilizar RESTful APIs e aproveitar produtos melhores da categoria integrados à plataforma. O Supabase foi projetado para ser altamente portável, extensível e fácil de usar, tornando-se uma opção poderosa para startups e empresas que desejam inovar com rapidez e eficiência.

Descrição

• Identificar gargalos em sistemas em produção e caracterizá-los com precisão suficiente para que o time responsável possa atuar sem a sua presença. • Trabalhar em parceria próxima com times de banco de dados (ex.: Multigres, OrioleDB) e com equipes de infraestrutura para implementar melhorias concretas de performance. • Construir, comunicar e evoluir metodologias e ferramentas de performance que transformem dados de produção em insights acionáveis. • Colaborar com o time de observability para capturar os sinais corretos e estabelecer uma visão unificada da performance da plataforma (latência, throughput, comportamento de cauda) entre os produtos. • Ajudar os times a se tornarem autossuficientes em análise de performance e a tratar performance como uma prioridade de engenharia.

🎯 Requisitos

• Experiência profunda em engenharia de performance, especialmente na análise de performance de sistemas distribuídos complexos. • Capacidade de percorrer toda a pilha: seguir um problema de latência na cauda desde o otimizador de queries até a fronteira de chamadas de sistema (syscall) e o agendador de I/O — ou através de saltos de pooler, caminhos de rede e zonas de disponibilidade — lendo perfis e traces em cada camada. • Profundidade em pelo menos um extremo dessa pilha: internals do kernel Linux (memória virtual, escalonamento, rede, I/O) ou internals de banco de dados (planejamento de queries, mecanismos de armazenamento, gerenciamento de buffer e WAL). • Sólido conhecimento prático de performance de rede e infraestrutura em nuvem: comportamento do TCP sob carga, overhead de virtualização de rede e características de performance dos primitivos da AWS (throughput e IOPS do EBS, limites de rede das instâncias, placement groups, latência entre AZs). • Capacidade comprovada de transformar insights de performance em melhorias reais de produto e arquitetura — incluindo conseguir que times a que você não pertence priorizem e entreguem a correção. • Comunicação escrita forte: suas caracterizações de problemas são precisas, reproduzíveis e convincentes por si só. • Mentalidade pragmática orientada a ferramentas; confortável em trabalhar com times de produto, infraestrutura e banco de dados.

🏖️ Benefícios

• Totalmente remoto • ESOP • Auxílio técnico (Tech Allowance) • Benefícios de saúde • Encontros off-site anuais • Trabalho flexível • Desenvolvimento profissional