Desenvolvedor full-stack para pipeline de dados e front-end em GCP
hoje às 14:13Descrição do Projeto:
Dev full-stack / data (GCP) para implementar com Cursor a partir de arquitetura já definida
Sobre o projeto
Estou construindo um ecossistema de dados e uma aplicação interna de cotação (revenda de informática), em brownfield - ou seja, já existem repositórios, pipelines e documentação parcial; o trabalho continua a partir desse estado.
A arquitetura e o escopo são definidos (ou em fechamento). A documentação atual é praticamente agent-executable: C4, ADRs (registros de decisão), planos de execução e contratos de verificação - com precisão suficiente para um agente de IA implementar sem 'adivinhar' a intenção.
Se surgirem considerações sobre a arquitetura, sempre podemos conversar a respeito. No entanto, já está majoritariamente definida. O papel principal do dev é:
- Ler e seguir os entregáveis aceitos (escopo, ADRs, C4, plano de execução, contratos de teste/assurance).
- Coordenar o Cursor (agente de IA no IDE) para implementar, testar, abrir PRs e manter o git limpo.
- Validar o resultado prático (código, deploys, testes, logs) e sinalizar quando a implementação exigir revisão de ADR - nunca divergir em silêncio.
Se você já usa Cursor (ou ferramenta equivalente) no dia a dia e sabe quando o agente acertou vs. quando inventou, você é o perfil certo. Não precisa ser 'arquiteto sênior de papel'; precisa entender o suficiente dos conceitos abaixo para dirigir o agente com segurança.
Principais repositórios envolvidos
- Repo 1 (infra GCP centralizada)
Documentação 'espelho' do que existe na GCP (não aplica IaC hoje). Fonte de verdade de topologia, IAM, padrões (região, WIF, etc.).
- Repo 2 (ingestão de dados)
Pipeline Python: FTP/SFTP - normalização - GCS - landing no BigQuery (raw_vault). Cloud Run Job, Pub/Sub, CI/CD.
- Repo 3 (pipeline de dados)
Transformação no BigQuery com Dataform: raw_vault - Data Vault - Business Vault - curated.
- Repo 4 (front-end de catálogo)
App interno de cotações (catálogo + cotação): monorepo Next.js.
Há acoplamento claro entre eles (ex.: ingestion alimenta raw_vault; pipeline modela o warehouse; o app consome camadas curated). Trabalhar bem significa respeitar limites de repo e contratos entre camadas.
O que você vai fazer no dia a dia
- Implementar features / pipelines / configs conforme ADRs e plano de execução já aceitos.
- Configurar e usar regras, skills e fluxo Git no Cursor (branches feature/* a partir de develop, commits atômicos, PRs, CI verde).
- Executar e endurecer testes alinhados ao contrato de verification & continuous assurance (evidência por caminho crítico - não só 'unit tests passaram').
- Atualizar docs/runtime JSON quando a GCP mudar (especialmente no modelo slave doc vs. configs de runtime nos repos de app).
- Comunicar bloqueios: decisão de negócio vs. detalhe técnico vs. possível supersessão de ADR.
Tecnologias e conceitos (o que precisa conhecer)
Must-have (bom desempenho sem isso fica difícil)
- Cursor / AI-assisted coding (foco principal)
Coordenar agente: prompts com escopo, validar diffs, rejeitar inventações, pedir testes/execução.
Familiaridade com rules (.cursor/rules), skills, AGENTS.md, e fluxo de PR/CI com agente.
Prático: você não precisa escrever tudo à mão; precisa saber o que pedir, o que revisar e quando parar o agente.
- Git / GitHub (git-flow enxuto)
Branch de integração: develop; produção: main. Trabalho em feature/* (ou fix/*, docs/*); PR -> develop; sem push direto em main/develop.
Commits atômicos e mensagens claras (feat:, fix:, docs:, etc.).
- Google Cloud (nível operacional, não 'arquiteto GCP')
Projetos, regiões, Service Accounts, IAM básico.
Cloud Run (Jobs e Services), GCS, Pub/Sub, BigQuery, Artifact Registry.
Autenticação moderna: Workload Identity Federation (WIF) com GitHub Actions (sem chaves JSON de SA - política da org).
gcloud / Console para verificar o que está live.
Prático: deploy, smoke, ler logs, não 'inventar' buckets/SAs que não existem.
- Python (data ingestion / serviços Cloud Run)
Scripts de pipeline, configs JSON, packaging/container, testes.
Prático: evoluir stages FTP->GCS->BQ e jobs de deploy sem quebrar contratos de arquivo/schema.
- SQL / BigQuery + noção de Dataform
SQL analítico, datasets/tabelas, cargas. Ideia de Dataform (SQLX, assertions, orquestração no BQ).
Prático: materializar camadas modeladas a partir de raw_vault sem reimplementar ingestão no repo errado.
- Noção de modelagem Data Vault (leve)
Hubs / Links / Satellites, hash keys, histórico, business key.
Prático: seguir specs YAML/docs; não precisa ser consultor DV - precisa não corromper o modelo.
- TypeScript / Next.js (app catálogo front end)
App Router, módulos por domínio, Server Actions / camada server.
Stack típica: React, Prisma, Zod, Tailwind/shadcn, TanStack Query, Zustand; E2E com Playwright.
Prático: features de catálogo/cotação dentro da estrutura de pastas já definida, sem reinventar o monorepo. A arquitetura do front-end ainda está pa
Habilidades desejadas:
Desenvolvimento Back-End Front-End Google Cloud Platform Organização Python
Atividades do cliente nesse projeto:
Última visualização: hoje às 14:59
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Informações adicionais
| Categoria: | Web, Mobile & Software |
|---|---|
| Subcategoria: | Cloud Computing |
| Orçamento: | Aberto |
| Nível de experiência: | Intermediário |
| Visibilidade: | Público |
| Propostas: | 12 |
| Interessados: | 16 |
| Tempo restante: | |
| Valor Mínimo: | R$ 50,00 |
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Submetido: | Oferta: Privado | Duração estimada: Privado
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