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EnzRossi

Alocação de desenvolvedores Scala

Contrate desenvolvedores Scala no padrão das empresas americanas

Engenheiros JVM, funcionais e orientados a objetos, que constroem pipelines de dados, sistemas distribuídos e back-ends de alto volume em Scala, com experiência em times de empresas dos EUA. Trabalham com Akka, Spark, Play Framework e ZIO em produção, não em tutorial.

40 desenvolvedores Scala disponíveis agora

Por que a EnzRossi

Por que contratar desenvolvedores Scala com a EnzRossi

Profissionais seniores, avaliados e preparados antes de chegar até você. A gente continua responsável depois da alocação.

No padrão das empresas americanas

Os mesmos profissionais que atendem empresas dos EUA: inglês fluente, code review, testes, documentação e comunicação direta. Agora no seu time.

Avaliados em cinco dimensões

Profundidade técnica, comunicação em inglês, fluência em ferramentas de IA, senso de dono e alinhamento cultural. Só 5% dos candidatos são aprovados.

Primeira shortlist em 3 dias

Sem meses de processo seletivo nem vaga parada. Você recebe perfis já avaliados e entrevista só quem faz sentido. Funções mais específicas levam de 7 a 10 dias.

2 semanas de teste e garantia de substituição

Se não for a pessoa certa, a substituição não tem custo e você paga só os dias trabalhados. Depois do teste, o contrato é mês a mês, sem multa de saída.

Em reais ou em dólar, você escolhe

Uma fatura por mês da EnzRossi, em reais ou em dólar. Nada de processo seletivo, admissão ou folha do seu lado.

Spark e big data em produção

Scala é a linguagem nativa do Apache Spark. Os engenheiros de dados da nossa base que trabalham com processamento em larga escala costumam ter anos de Spark em produção.

Profundidade em JVM e programação funcional

Muitos vêm de Java e de Haskell, o que dá uma base sólida em sistemas de tipos e programação funcional. Explicam bem os trade-offs de cada decisão de design.

O que nossos desenvolvedores Scala dominam

Scala 3 (Dotty)Scala 2.x (typeclasses, implicits)Programação funcional (cats, scalaz)ZIO (effect system)Cats EffectAkka / Pekko (actors, streams)Akka HTTP / Play FrameworkApache SparkApache Kafka (consumer/producer em Scala)Apache FlinkSlick / Doobie (banco de dados)PostgreSQL / CassandraScalaTest / MUnitsbt / Mill (build)Docker + KubernetesSpark Structured StreamingDelta Lake / IcebergGCP Dataproc / AWS EMR

Como avaliamos desenvolvedores Scala

Todo candidato passa pelas sete etapas antes de você ver o perfil. Depois da nossa triagem, você também pode fazer a sua própria rodada técnica.

7etapas de triagem
Top 5%dos candidatos aprovados
3 dias*até a primeira shortlist

* Para vagas comuns, como full-stack. Outras vagas costumam levar de 7 a 10 dias.

1

Análise de currículo

Etapa 1

Analisamos experiência, stack, senioridade e trajetória profissional em relação à vaga antes de chamar alguém para entrevista. A maioria dos candidatos para aqui.

2

Entrevista comportamental

Etapa 2

Uma entrevista estruturada que avalia estilo de comunicação, resolução de conflitos, senso de dono e inglês em contexto profissional.

3

Entrevista técnica 1

Específica da função

Uma sessão ao vivo de 90 minutos sobre o sistema de tipos do Scala (implicits, typeclasses, higher-kinded types) e como ele se aplica na prática, não só na teoria. O candidato implementa um serviço com ZIO ou cats-effect, com tratamento de erros e gestão de recursos corretos. Falamos de Spark: APIs de DataFrame e Dataset, joins com skew e otimização de Spark SQL. Para perfis de pipeline de dados, discutimos watermarking no Structured Streaming e quando usar Kafka com Spark ou Flink. A sessão inclui o code review de um trecho com problemas de resolução de implicits e anti-padrões de performance.

4

Entrevista técnica 2

Etapa 4

Uma segunda rodada, mais profunda, sobre arquitetura de sistemas, escolhas de design e code review, de acordo com a senioridade da vaga.

5

Desafio prático

Etapa 5

Um desafio para fazer em casa que reproduz o trabalho real. Avaliamos qualidade do código, testes, documentação e como o candidato explica as próprias decisões.

6

Checagem de referências

Etapa 6

Conversamos com pelo menos duas referências profissionais que trabalharam com o candidato, não com contatos pessoais.

7

Verificação de histórico

Etapa 7

Verificação de histórico profissional, formação e identidade, com consentimento por escrito e de acordo com a LGPD.

Depois da nossa triagem, você pode fazer a sua própria rodada técnica antes de fechar a contratação.

Perfis de exemplo

Quem você pode contratar

Perfis anônimos da nossa base de profissionais avaliados. Os candidatos da sua shortlist podem ser diferentes.

JF
Pleno

Desenvolvedor Scala pleno

São Paulo, Brasil

4+ anos de experiência

Scala 3ZIOKafkaPostgreSQLDocker
LB
Sênior

Engenheira de dados Scala sênior

Belo Horizonte, Brasil

7+ anos de experiência

Apache SparkAkka StreamsDelta LakeAWS EMRStructured Streaming
FT
Tech lead

Tech lead Scala

Curitiba, Brasil

10+ anos de experiência

Cats EffectSistemas distribuídosFlinkArquitetura de data lakeLiderança técnica

Receba perfis selecionados para os requisitos da sua vaga.

Receber perfis

O que esperar

O que diferencia nossos desenvolvedores Scala

Os devs Scala da nossa base trazem disciplina de verdade em sistema de tipos e programação funcional. Não usam implicits sem critério, testam efeitos do jeito certo e otimizam jobs Spark a partir do plano de execução, não de palpite. Usam IA no lado repetitivo do desenvolvimento em Scala.

01

GitHub Copilot e Cursor para configuração de build no sbt, esqueleto de specs no ScalaTest e boilerplate de definição de schemas. Menos tempo em setup, mais em arquitetura.

02

IA para gerar documentação a partir de comentários Scaladoc, útil em bases grandes onde a documentação ficou para trás.

03

Leem o plano de execução do Spark antes de dizer que algo precisa de otimização. Não ajustam o que não mediram.

04

As decisões de effect system ficam documentadas: por que ZIO, cats-effect ou Monix, e o que isso significa para quem vem depois. A escolha não fica só na cabeça deles.

05

Explicam o dimensionamento do cluster Spark e o impacto no custo antes de um job ir para produção. Um cluster EMR mal configurado é um erro caro.

Dúvidas

Perguntas frequentes

Conheça seus próximos desenvolvedores Scala

Conte como é a sua infraestrutura de dados e o contexto do projeto. A primeira shortlist chega em 3 dias.