Database Reliability Engineer (DBRE) Sênior
Asaas
Detalhes da vaga
- Cargo
- Database Reliability Engineer (DBRE) Sênior
- Vagas
- 1
- Modelo
- Remoto
- Publicada
- 28/08/2026
- Candidaturas até
- 25/09/2026
Descrição da vaga
Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente ágil, colaborativo e desafiador, esta pode ser a sua oportunidade!
O time de Cloud Engineering / Data Infrastructure do Asaas está buscando uma pessoa com sólida experiência em confiabilidade, performance e operação de bancos de dados em larga escala para assumir um papel fundamental na evolução da nossa plataforma de dados.
Buscamos um perfil moderno de DBA - um Database Reliability Engineer (DBRE): alguém que une a profundidade técnica de quem entende o motor do banco por dentro com a mentalidade de engenharia de confiabilidade (SRE aplicado a dados), tratando bancos de dados como serviços críticos, automatizados, observáveis e cloud-native.
Nesta posição, sua missão será garantir a disponibilidade, a performance, a escalabilidade e a confiabilidade dos nossos bancos de dados, principalmente MySQL e PostgreSQL, em um ambiente AWS-first. Você definirá padrões, eliminará trabalho manual por meio de automação, atuará na prevenção e resolução de incidentes e será referência técnica para os times de desenvolvimento em tudo que envolve dados.
Qualidade é nosso principal pilar! Buscamos uma pessoa criteriosa, com alto padrão técnico, boa comunicação e capacidade de autogerir demandas.
Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalho remoto/home office.
- Experiência profissional consolidada com administração, operação e tuning de bancos de dados relacionais em produção e larga escala;
- Conhecimento profundo de MySQL (replicação, engines de armazenamento, otimização de queries, parâmetros, troubleshooting) e de PostgreSQL (MVCC, vacuum/autovacuum, índices, planos de execução, extensões, replicação);
- Vivência com AWS e seus serviços de dados, rede e segurança (RDS, Aurora, DMS, S3, IAM, VPC, KMS, Secrets Manager, Parameter Store);
- Mentalidade DBRE/SRE: experiência aplicando SLOs/SLIs, error budgets, observabilidade e redução de toil a serviços de dados;
- Experiência com tuning e otimização de performance (análise de queries, índices, locks, contention, connection pooling ex.: PgBouncer, ProxySQL, RDS Proxy);
- Experiência com estratégias de alta disponibilidade, replicação, failover, backup, restore e disaster recovery;
- Vivência com Infraestrutura como Código (IaC) e Automação utilizando Terraform ou AWS CDK (Python), além de scripting em Shell/Bash.
- Experiência com ferramentas de monitoramento e observabilidade (Ex.: Grafana, Prometheus, Datadog, New Relic, CloudWatch, Performance Insights);
- Conhecimento em práticas de segurança e compliance de dados (criptografia em repouso e em trânsito, gestão de acessos, secrets, auditoria);
- Conhecimento em CI/CD e versionamento de schema/migrations (ex.: Flyway, Liquibase);
- Capacidade de criar e manter documentação técnica, runbooks e diagramas.
- Garantir alta disponibilidade, performance e confiabilidade dos bancos de dados relacionais (MySQL e PostgreSQL), tratando-os como serviços críticos sob a ótica de SRE/DBRE;
- Definir, implementar e evoluir SLOs, SLIs e SLAs para os serviços de banco de dados, monitorando error budgets e atuando proativamente sobre eles;
- Projetar e operar arquiteturas de dados escaláveis e resilientes em Cloud (Multi-AZ, read réplicas, sharding, particionamento), aplicando as melhores práticas do AWS Well-Architected Framework;
- Realizar tuning e otimização de performance (queries, índices, planos de execução, parâmetros de engine, conexões e pooling), atuando lado a lado com os times de desenvolvimento;
- Definir e manter estratégias robustas de backup, restore, point-in-time recovery e disaster recovery, validando-as periodicamente;
- Automatizar tarefas operacionais de banco de dados utilizando Infraestrutura como Código (IaC) e scripting, eliminando processos manuais e reduzindo toil;
- Planejar e gerenciar capacidade e crescimento dos dados, otimizando o consumo de recursos e os custos na nuvem (FinOps aplicado a dados);
- Implementar e manter soluções de observabilidade para bancos de dados (métricas, logs, traces, dashboards e alertas) garantindo visibilidade completa do comportamento dos dados;
- Planejar e executar migrações e upgrades de versões de engines e migrações de workloads com mínimo impacto;
- Definir e disseminar padrões, guidelines e frameworks reutilizáveis de modelagem, acesso e operação de dados para acelerar a entrega dos times;
- Atuar na avaliação e resolução de incidentes críticos relacionados a dados, conduzindo análises de root cause e implementando ações de prevenção;
- Garantir segurança e compliance dos dados (criptografia, gestão de acessos, secrets, mascaramento e aderência a LGPD e PCI-DSS);
- Realizar design reviews e schema reviews, contribuindo tecnicamente para a arquitetura da plataforma e produtos;
- Promover e disseminar a cultura de excelência operacional, confiabilidade e boas práticas de engenharia de dados;
- Avaliar novas tecnologias e serviços AWS de dados, propondo adoção quando apropriado.
Diferenciais
- Certificações AWS (Database - Specialty, Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional);
- Experiência em ambientes de Fintech ou regulados (PCI-DSS, LGPD, Banco Central);
- Experiência com migrações de banco de dados em larga escala (AWS DMS, replicação lógica, CDC, blue-green deployments);
- Experiência com bancos de dados NoSQL e in-memory (Ex.: DynamoDB, MongoDB, Redis, ElastiCache);
- Conhecimento em mecanismos de escala de dados (sharding, particionamento, read réplicas, multi-region);
- Experiência com streaming e pipelines de dados (Ex.: Kafka, Kinesis, Debezium, change data capture);
- Vivência com FinOps aplicado a bancos de dados e otimização de custos (right-sizing, reserved instances, storage);
- Experiência com containers e orquestração (Docker, ECS, Kubernetes) e operação de bancos em ambientes containerizados;
- Conhecimento em Chaos Engineering e testes de resiliência aplicados a dados;
- Experiência prática com observabilidade avançada (query profiling, slow query analysis, APM);
- Conhecimento aprofundado em redes e conectividade (VPC, security groups, NACLs, endpoints privados);
- Proficiência com Git, GitHub e workflows como GitFlow;
- Experiência profissional com linguagens de programação (Python, Go, Java, Node.js).
Modelo de Trabalho:
- Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira);
- Contratação CLT.
Fonte: gupy