Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-6180 · ACESSO PARCIAL
Senior Software Engineer, Infrastructure
Clera · Singapore
Esta é 1 de 66.855 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 1 hora
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
66.855
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (66.855 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
About the Role
This is a backend-architecture-heavy platform engineering role focused on owning the reliability, scale, performance, and developer experience of core infrastructure systems. You will join an engineering team of roughly 15 people working on an AI/ML evaluation and reinforcement learning platform. Your work directly shapes how fast, reliable, and cost-effective the platform is to build on and operate.
What You'll Do
Own production uptime, latency, provisioning speed, infrastructure cost, and incident response for core platform services.
Build and maintain AWS infrastructure using Terraform, Kubernetes/EKS, Helm, Docker, EC2, CodeBuild, ECR, S3, IAM, networking, and secrets management.
Design and improve backend and platform systems for scale, including capacity planning, autoscaling, queueing, backpressure, cleanup jobs, retries, and rollback paths.
Define and improve dashboards, alerts, logs, traces, SLOs, runbooks, and on-call workflows so failures are detected, debugged, and resolved quickly.
Build reliable CI/CD pipelines, release automation, environment management, and deployment workflows that improve developer productivity and reduce production risk.
Write clean, maintainable production code to automate systems, improve backend services, and build internal developer tooling.
What We're Looking For
2 to 4 years of experience owning production cloud infrastructure for a high-availability, user-facing platform, with responsibility for uptime, performance, deployment safety, and cost.
Deep hands-on experience with AWS and containerized systems; Terraform, Kubernetes/EKS, Docker, EC2, networking, load balancers, and secrets management strongly preferred.
Proven track record building or operating CI/CD, release automation, observability, alerting, and incident response systems.
Strong backend engineering judgment across service architecture, APIs, databases, async systems, queues, and production failure modes.
Experience designing systems for bursty workloads, long-running jobs, sandboxed execution, distributed workers, or high-concurrency services.
Background operating infrastructure for AI/ML, data-heavy, marketplace, workflow, developer-tools, or enterprise platforms; generic DevOps or infrastructure-only experience is not sufficient.
Demonstrated focus on reducing cloud spend through better architecture, autoscaling, workload placement, caching, or cleanup systems.
Comfort writing production-quality code to automate and improve systems, not just configure them.
Compensation & Benefits
Salary range: $150,000 to $250,000 USD annually. Visa sponsorship is available.
Location
On-site in Singapore. Candidates based in San Francisco or working remotely from other regions may also be considered depending on location; please review the role requirements carefully.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
66.855 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.