Estamos em busca de um desenvolvedor sênior que transcendeu as técnicas tradicionais de desenvolvimento de software com o uso de Inteligência Artificial.
Em vários lugares, este perfil é conhecido como "10x AI Engineer" - alguém que combina a solidez da engenharia de software com a fluência nativa em ferramentas de IA.
Nesta posição, você não apenas desenvolverá soluções de valor ao negócio, mas também ajudará a implementar a forma com que a IA interage com nosso processo de desenvolvimento.
Você irá ajudar a testar, validar e implementar fluxos de trabalho com o uso de IA Agêntica, desde a escrita e validação de códigos, planejamento e execução de testes, até a automação de processos de devops.
Esta vaga está inserida em um contexto corporativo, com foco em sistemas reais de produção, mas com forte incentivo à experimentação controlada de ferramentas de IA no processo de desenvolvimento.
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolvimento Nativo em IA (AI-Native): Desenvolver soluções em C# (.NET Core) em ambiente Microsoft, utilizando assistentes e agentes de IA não apenas para "completar o código", mas para gerar artefatos de projetos e executar atividades de SDLC como testes e documentação de sistemas. Disseminar a cultura AI-Native para o restante do time, ajudando outros desenvolvedores a extraírem o máximo das ferramentas de IA de forma segura e eficiente.
- Orquestração de Agentes no VS Code: Saber configurar o ambiente de desenvolvimento para atuar com agentes autônomos, sabendo configurar e otimizar ambientes de desenvolvimento modernos (como VS Code, Cursor, ou CLI-based), selecionando e customizando extensões de agentes autônomos. Espera-se que você utilize e saiba avaliar ferramentas capazes de executar comandos e manipular dados de forma independente, usando ferramentas como Github Copilot, Cline, Gemini Cli e equivalentes, ou mesmo criando e customizando agentes próprios utilizando ferramentas como o AI Toolkit da Microsoft.
- Gestão de Modelos e Inferência: Saber avaliar o trade-off entre custo, privacidade e inteligência dos modelos de LLM a serem empregados no SDLC.
- Engenharia de Confiabilidade de Código: Saber usar de ferramentas e funções focadas em integridade e testes para gerar cenários de teste robustos e identificar cases que escapam à revisão humana, sabendo lidar com a natureza não determinística dos agentes baseados em LLM.
- Conectividade via MCP: Saber usar MCP (Model Context Protocol) que permitam aos assistentes e agentes de IA no SDLC, bem como às soluções de negócio desenvolvidas, a interagirem com ferramentas externas e, quando não disponível de forma nativa, saber desenvolver e estender servidores MCP para conectar a estas ferramentas, bancos de dados e APIs proprietárias.
- RAG como Base de Conhecimento: Saber utilizar RAG e customizar estratégias de busca (p.ex., utilizando skillset do AI Foundry), demonstrando capacidade de integrá-lo nas soluções desenvolvidas e no fluxo de trabalho de desenvolvimento quando for aplicável.
Requisitos e qualificações
- Sólida Base em C# / .NET: O foco principal é backend em .NET, com sistemas existentes e novos serviços. É requerido proficiência em programação assíncrona, injeção de dependência e arquitetura limpa. Saber validar rapidamente se o código gerado pela IA é seguro e performático.
- Ecossistema Avançado de IA para Devs: Familiaridade com extensões de VS Code e ferramentas que permitem personalização e otimização do seu uso com Inteligência Artificial. Experiência com ferramentas como AI Toolkit é um forte diferencial.
- Automação de Pipeline: Saber fazer automações dos pipeline de desenvolvimento com uso de agentes de IA, integrando com Github Actions ou Azure DevOps
- Comparativo de Modelos: Conhecimento prático das diferenças de raciocínio e tratamento de janela de contexto entre as famílias Claude (Anthropic), GPT (OpenAI) e Gemini (Google), sabendo selecionar o melhor "cérebro" para cada tarefa de codificação.
- AI Safety e Ética de Dados: Garantir que o uso de agentes e modelos siga as diretrizes de governança de dados da empresa e de segurança de informação do uso de IA.
Desejável
- Ceticismo Técnico: Você entende que LLMs alucinam e que o resultado do seu uso cria incertezas. Seu fluxo de trabalho deve incluir verificação rigorosa e uso de técnicas como TDD para blindar o código gerado.
- Explorador de Ferramentas e Tecnologias: Você está sempre testando a "próxima grande coisa" em extensões do VS Code ou outras ferramentas, entendendo também as limitações corporativas para a sua adoção.
Informações adicionais
- Vale Alimentação e/ou Vale Refeição;
- Parceria com Instituições de Ensino, com descontos exclusivos em cursos e programas educacionais;
- Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;
- Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Screening
- Etapa 3: Entrevista Técnica
- Etapa 4: Entrevista com o Cliente
- Etapa 5: Contratação
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