Radar NaGringa #3: AI, infraestrutura e vagas até US$ 290k para brasileiros
Firecrawl, Deepgram, Nango, Railway e vagas midlevel para aplicar melhor nesta semana.
Na atualização de 16 de junho, o Portal de Vagas NaGringa tinha 1.236 vagas ativas.
274 foram postadas nos últimos 7 dias.
Eu separei 8 que valem olhar com calma.
Tem AI/ML, infraestrutura, backend, product engineering e duas vagas interessantes para quem está no meio da carreira.
Como sempre, a ideia não é listar tudo que apareceu.
É escolher oportunidades onde dá para montar uma tese de candidatura decente.
Se você acha que alguma vaga ficou de fora e deveria entrar no Radar, manda nos comentários. Esse feedback ajuda a calibrar as próximas edições.
As faixas abaixo vêm das próprias vagas quando divulgadas. Quando o board não mostra salário, eu marco como estimativa da base NaGringa e separo isso da faixa publicada pela empresa.
Também deixei um link do Gringo em cada vaga. Ele abre o WhatsApp com uma mensagem pronta para preparar aquela aplicação. Dá para testar de graça, mas o plano grátis tem limite de uso; então manda um pedido concreto e usa nas vagas que você realmente quer atacar.
1. Firecrawl - Product Engineer - Scrape
📍 Local: remoto nas Américas
💰 Salário: US$ 180k a US$ 290k/ano + equity, faixa divulgada na vaga
🔗 Ver vaga: Product Engineer - Scrape na Firecrawl
Essa é a vaga mais forte da edição para quem gosta de ferramentas para devs, scraping e infraestrutura de IA.
Firecrawl transforma qualquer URL em dados limpos para LLMs. A vaga é para cuidar do endpoint principal de scraping de ponta a ponta: formato da resposta, latência, confiabilidade, qualidade do Markdown, extração estruturada, páginas com JavaScript pesado, anti-bot e todos os casos estranhos da web real.
O sinal bom aqui é que não parece vaga de “implementar ticket”. É ownership de produto técnico em uma empresa pequena, com produto já usado por muitos desenvolvedores.
🎯 Prepare para: Playwright, Puppeteer, Node.js, TypeScript, APIs, automação de browser, scraping em escala, observabilidade, trade-offs de latência/custo/qualidade e produto para desenvolvedores.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: a tese boa aqui não é “sei TypeScript”. É “eu sei transformar um problema bagunçado da web em uma API confiável que outros desenvolvedores conseguem usar”. Se você já lidou com scraping, browser automation, integrações instáveis, SDK/API pública ou produto para devs, isso precisa aparecer no topo.
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2. Deepgram - Research Staff, LLMs
📍 Local: remoto global, incluindo LATAM
💰 Salário: US$ 150k a US$ 250k/ano, faixa divulgada na vaga
🔗 Ver vaga: Research Staff, LLMs na Deepgram
Essa é a vaga de AI/ML mais forte da edição.
Não é “usei LangChain no fim de semana”. É pesquisa aplicada em LLMs, treinamento distribuído, curadoria de dados, arquitetura de transformers e deploy de modelos.
🎯 Prepare para: deep learning aplicado, LLMs, treinamento distribuído, PyTorch, avaliação de modelos, trade-offs de dados e como levar pesquisa para produção.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: se você aplicar, a tese precisa ser muito específica. “Tenho experiência com IA” é fraco. Melhor: “eu já treinei, avaliei ou coloquei modelos em produção lidando com X restrição real: custo, latência, qualidade, dados ou escala”.
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3. Nango - Backend Engineer
📍 Local: remoto, incluindo Brasil, México, Argentina, Chile e Uruguai
💰 Salário: US$ 120k a US$ 200k/ano, faixa divulgada na vaga
🔗 Ver vaga: Backend Engineer na Nango
Nango é uma vaga forte para backend que gosta de produto técnico.
A empresa trabalha com infraestrutura de APIs para agents e apps. Isso normalmente puxa problemas bons: autenticação, integrações, confiabilidade, SDKs, documentação, APIs públicas e contato direto com desenvolvedores.
🎯 Prepare para: backend em Node.js, PostgreSQL, APIs, arquitetura de integrações, escalabilidade, confiabilidade e comunicação com clientes técnicos.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: eu venderia isso como “eu construo sistemas que outros desenvolvedores conseguem usar sem pedir ajuda”. Se você já fez API pública, integração complexa, SDK, CLI, documentação técnica ou developer experience, isso precisa aparecer cedo.
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4. Circle - Senior Site Reliability Engineer
📍 Local: remoto, América do Norte ou América do Sul
💰 Salário estimado: US$ 130k a US$ 140k/ano, faixa extraída da vaga
🔗 Ver vaga: Senior Site Reliability Engineer na Circle
Essa entrou porque é fresca, aceita Americas e tem um perfil claro de infraestrutura.
É SRE de verdade: incidentes, AWS, Kubernetes, observabilidade, bancos, Redis, ClickHouse, pipelines de deploy e tooling interno.
🎯 Prepare para: incident response, AWS, Kubernetes, Postgres, Redis, ClickHouse, observabilidade, on-call, debugging em produção e trade-offs de confiabilidade.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: para SRE, história boa não é “mexi com Kubernetes”. História boa é incidente. O que quebrou, como você achou, qual decisão tomou sob pressão e o que mudou para aquilo não voltar.
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5. Railway - Senior Product Engineer, Scalability
📍 Local: global
💰 Salário estimado: R$ 56k a R$ 69k/mês em remuneração total
🔗 Ver vaga: Senior Product Engineer, Scalability na Railway
Essa é uma vaga bem “product engineer”.
O escopo mistura metering, billing em tempo real, idempotência, pagamentos, fraude, Postgres com muita escrita e sistemas que precisam continuar corretos quando crescem.
A vaga não publica faixa. A estimativa acima não é promessa da Railway; é referência para calibrar a ordem de grandeza usando a base NaGringa.
🎯 Prepare para: sistemas de billing, idempotência, consistência, Postgres, Node.js, GraphQL, jobs assíncronos, debugging em produção e decisões de produto com impacto técnico.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: se você já trabalhou com cobrança, uso, plano, pagamento, reconciliação, antifraude ou qualquer sistema onde erro vira dinheiro perdido, esse é o gancho. Não deixe isso escondido no meio do currículo.
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6. Brex - Software Engineer II, Cloud Infrastructure
📍 Local: São Paulo, Brasil
💰 Salário estimado: R$ 45k a R$ 49k/mês em remuneração total
🔗 Ver vaga: Software Engineer II, Cloud Infrastructure na Brex
Essa não é a vaga remota global clássica do Radar. É uma vaga presencial/híbrida em São Paulo. Mesmo assim entra por um motivo: é uma boa vaga midlevel em uma empresa internacional forte, com base no Brasil.
Para quem está no meio da carreira e quer subir o nível de infraestrutura, Brex pode ser um bom movimento. O escopo envolve Kubernetes, RDS/Postgres, AWS, multi-region, continuidade de negócio, Terraform, Docker, Flux e Go.
🎯 Prepare para: infraestrutura cloud, Kubernetes, Postgres, AWS, alta disponibilidade, incident response, automação, on-call e fundamentos de sistemas distribuídos.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: para midlevel, não tente parecer staff. Mostre maturidade: onde você já operou sistema real, que decisão tomou com trade-off, como lidou com falha e onde ainda precisou pedir ajuda.
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7. Housecall Pro - Software Engineer II, MLOps
📍 Local: Brasil
💰 Salário estimado: R$ 28k a R$ 37k/mês em remuneração total
🔗 Ver vaga: Software Engineer II, MLOps na Housecall Pro
Essa entra pela combinação rara: midlevel, Brasil e MLOps. Como no caso da Brex, o board não trata como remoto global; eu colocaria no radar como oportunidade internacional com base no Brasil, não como “trabalho de qualquer lugar”.
A vaga não publica faixa. A estimativa é referência de ordem de grandeza, não promessa da Housecall Pro. Para quem quer entrar mais forte em AI/ML sem ser pesquisador, MLOps costuma ser um caminho muito melhor do que disputar vaga genérica de “AI Engineer” sem experiência real.
🎯 Prepare para: pipelines de ML, deploy de modelos, observabilidade, CI/CD, cloud, dados, avaliação, latência, custos e colaboração com times de produto e dados.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: a tese boa aqui é ponte. “Eu sei engenharia de software o suficiente para colocar modelos em produção com confiabilidade”. Se você só falar de modelo, fica incompleto. Se só falar de backend, perde o diferencial.
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8. Panoptyc - Lead Embedded AI Engineer
📍 Local: LATAM, incluindo Brasil, Argentina, Colômbia, Costa Rica, Peru, Chile e México
💰 Salário estimado: R$ 19k a R$ 38k/mês em remuneração total
🔗 Ver vaga: Lead Embedded AI Engineer na Panoptyc
Essa é a vaga mais diferente da edição.
Embedded AI, edge compute, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, AWS IoT, Greengrass, Linux, systemd, Docker, RTSP, POS integration, inferência local e otimização com TensorRT/ONNX.
Não é para todo mundo. Justamente por isso pode ser boa para a pessoa certa.
🎯 Prepare para: Linux embarcado, Python, Docker em hardware limitado, AWS IoT, device provisioning, video streams, inferência local, observabilidade em edge devices e debugging difícil.
🧪 Perguntas para treinar:
💡 Dica rápida: se você tem experiência com hardware, IoT, câmera, processamento de vídeo, edge ou deploy em ambiente limitado, isso precisa estar no topo. Para essa vaga, o detalhe específico vale mais que o currículo “bonito”.
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Materiais úteis para preparar melhor
Se alguma dessas vagas fizer sentido para você, estes materiais ajudam no preparo: