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Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 12, 2026. First seen by Alion on Oct 29, 2026. GFT Technologies scores B on the Alion truth index.

Overview
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GFT Technologies is a Stuttgart company founded in 1987 that builds software for banks, insurers and industrial firms. Its engineers work on core banking modernisation, cloud migration and artificial intelligence projects for financial institutions worldwide. The company operates delivery centres across Europe, Latin America and Asia.

Responsabilidades e Atribuições

Estrategista de Observabilidade: Liderar a instrumentação ponta a ponta de métricas (infraestrutura e aplicação), logs estruturados e tracing distribuído, garantindo visibilidade holística do ecossistema.

Gestão de Performance (APM): Implementar, evoluir e gerenciar ferramentas de Application Performance Monitoring para identificar gargalos de código e otimizar proativamente a experiência do usuário.

Cultura de Confiabilidade: Definir, implementar e monitorar SLIs, SLOs e Error Budgets, atuando como embaixador da disponibilidade e auxiliando os times a equilibrar a velocidade de inovação com a estabilidade produtiva.

Resiliência Proativa: Planejar, arquitetar e executar experimentos práticos de Engenharia do Caos (Chaos Engineering) para validar hipóteses de falha e blindar a arquitetura contra incidentes reais.

Gestão de Incidentes: Desenhar e gerenciar políticas de alertas preditivos e inteligentes, focando na eliminação da fadiga de alertas e garantindo respostas ultra-rápidas a incidentes críticos.

Suporte Multiplataforma (Atuação Cross): Atuar de forma transversal apoiando tanto a sustentação de pipelines complexos de Engenharia de Dados quanto as arquiteturas de microsserviços de Backend (APIs REST) hospedadas na AWS.

Requisitos (Obrigatório)

Especialista em Datadog: Domínio avançado da plataforma (core da stack de monitoramento) para criação de dashboards executivos/técnicos, monitores complexos, APM e Log Management.

Infraestrutura Cloud e Orquestração: Experiência sólida e comprovada com o ecossistema AWS, além de proficiência em containerização com Docker e orquestração em larga escala com Kubernetes (EKS).

Cultura de Automação: Vivência prática no desenvolvimento de automações voltadas para infraestrutura e monitoramento dinâmico.

Fundamentos de SRE: Conhecimento prático aprofundado na aplicação dos pilares de Site Reliability Engineering (gerenciamento de ciclo de vida de incidentes, Budgets e métricas de SLI/SLO).

Arquitetura de Sistemas Distribuídos: Compreensão cristalina de padrões de Alta Disponibilidade (HA), Tolerância a Falhas e Resiliência arquitetural.

Experiência em ambientes Multi-Cloud (podendo ser AWS ou Azure como principal)

Desejáveis (Diferenciais)

Infraestrutura como Código (IaC): Experiência prática com ferramentas de provisionamento declarativo como Terraform, Pulumi ou CloudFormation.

Observabilidade em Engenharia de Dados: Familiaridade com a infraestrutura e o comportamento de pipelines de Big Data (Apache Airflow, Spark ou similares) sob a ótica de confiabilidade e monitoramento de cargas de trabalho.

SecOps / DevSecOps: Conhecimento em conceitos de Observability-driven Security (uso de métricas e logs para detecção de anomalias de segurança).

Certificações de Mercado: Certificações ativas de Arquitetura/DevOps AWS (ex: AWS Certified DevOps Engineer) ou de Kubernetes (CKA / CKAD).

Soft Skills Necessárias

Perfil Educador (Evangelista): Habilidade nata para disseminar a cultura de observabilidade, capacitando e engajando outras squads a evoluírem suas próprias métricas de saúde.

Pensamento Crítico e Analítico: Capacidade apurada de formular hipóteses complexas de falha e aplicar técnicas estruturadas de análise de causa-raiz (Root Cause Analysis).

Gerenciamento de Crise: Resiliência, inteligência emocional e clareza mental para atuar sob pressão durante cenários de incidentes críticos em ambientes de alta escala.

Colaboração Cross-functional: Facilidade interpessoal para transitar entre equipes de Engenharia de Dados, Arquitetura e Engenharia de Software Backend, compreendendo as dores e nuances de cada stack.

Comunicação Pragmática: Capacidade técnica para traduzir dados brutos de telemetria e gráficos de monitoramento em relatórios de impacto de negócio claros para executivos e stakeholders.

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