Carreiras

Construa o futuro junto com a Octaplus

Somos a Octaplus Financial Analytics, uma empresa resultante de uma singular associação de conhecimento de seus criadores, que reúne experiências bem-sucedidas nas áreas de engenharia financeira, matemática aplicada e engenharia de software. Estamos em busca de estudantes e profissionais interessados em atuar com Engenharia de Software, que tenham paixão por construir soluções engenhosas para problemas complexos, dispostos a se desenvolver profissionalmente em um ambiente de alta performance, numa indústria altamente competitiva.

Software Engineering Intern

  • Estudante de graduação em áreas relacionadas à Computação, Engenharias e/ou Matemática;
  • Algum grau de intimidade com desenvolvimento de software (preferencialmente em linguagens Python, C++ ou C) em ambiente Linux/Ubuntu;
  • Sólidos fundamentos de algoritmos e estrutura de dados;
  • Compreensão de bancos de dados relacionais e NoSQL;
  • Noções de sistemas distribuídos modernos e ambição de compreender em profundidade tópicos como: sistemas tolerantes a falhas, concorrência, programação assíncrona, processamento streaming e realtime;
  • Desejável alguma vivência com ferramentas como Git e Docker;
  • Conforto em ler e escrever em inglês.

Software Engineer

  • Formação ou experiência equivalente em áreas relacionadas à Computação, Engenharias e/ou Matemática; 
  • Experiência com desenvolvimento de software em ambiente Unix, preferencialmente em linguagens Python, Go, Lua, C++ ou C; 
  • Sólidos fundamentos de algoritmos e estrutura de dados, bancos de dados relacionais e NoSQL e sistemas distribuídos modernos; 
  • Compreensão em profundidade de tópicos como: sistemas tolerantes a falhas, concorrência, programação assíncrona, processamento streaming e realtime; 
  • Familiaridade com ferramentas como Git e Docker; 
  • Capacidade de comunicação em inglês.

Financial Engineering Intern

  • Estudante de graduação em áreas relacionadas à Estatística, Computação, Engenharias e/ou Matemática e Física;
  • Bom domínio de Métodos Numéricos, tais como, Simulações de Monte Carlo, Algoritmos de Otimização, Soluções e Aproximações Numéricas, etc.
  • Bom domínio em pacotes estatísticos, tais como SPSS, SAS ou R;
  • Fluência em linguagens de programação (preferencialmente, C++, C ou Python);
  • Sólidos fundamentos de algoritmos e estrutura de dados;
  • Compreensão de bancos de dados relacionais;
  • Desejável alguma vivência com ferramentas como Git;
  • Conforto em ler e escrever em inglês.