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-0822 · ACESSO PARCIAL
Senior Software Engineer, Infrastructure
Clera · Singapore
Esta é 1 de 69.189 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 2 horas
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
69.189
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 (69.189 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
Join an engineering team building infrastructure for AI and machine learning workflows. In this backend-focused role, you will own the reliability, scale, performance, and developer experience of core platform systems, helping teams build and operate services more effectively.
What You'll Do
Own production uptime, latency, provisioning speed, infrastructure costs, 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 platform and backend systems for scale, including capacity planning, autoscaling, queueing, backpressure, retries, cleanup jobs, and rollback paths.
Improve dashboards, alerts, logs, traces, SLOs, runbooks, and on-call workflows to support fast detection and resolution of failures.
Build reliable CI/CD, release automation, environment management, and deployment workflows that improve developer productivity and reduce production risk.
Write maintainable production code to automate infrastructure, improve backend services, and create internal tools.
What We're Looking For
At least 2 years of experience in platform engineering, backend engineering, or infrastructure roles, with ownership of production cloud systems.
Production experience with AWS and containerized systems, including Terraform, Kubernetes/EKS, Docker, networking, load balancers, and secrets management.
Experience owning uptime, latency, and incident response, and building observability, CI/CD, release automation, and safe deployment workflows.
Strong backend engineering judgment across service architecture, APIs, databases, asynchronous systems, and production failure modes.
Experience with AI/ML platforms or software, or with data-heavy, workflow, marketplace, developer-tools, or enterprise systems.
Familiarity with bursty workloads, long-running jobs, sandboxed execution, distributed workers, or high-concurrency services is valuable.
A track record of improving infrastructure efficiency and cloud costs through architecture, autoscaling, workload placement, caching, or cleanup systems.
Compensation & Benefits
Salary range: USD 150,000 to 250,000 annually. Visa sponsorship is available.
Location
On-site in Singapore, Singapore.
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
69.189 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.