Seu desafio será desenvolver e evoluir soluções baseadas em Inteligência Artificial, por meio da construção de agentes de IA, integrações com modelos de linguagem e automações inteligentes, visando impulsionar a produtividade, otimizar o ciclo de desenvolvimento de software (SDLC) e apoiar os times de engenharia na evolução da eficiência, qualidade técnica, escalabilidade e governança das entregas..

Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação, Ciência de Dados ou áreas correlatas;
Experiência consolidada na construção de soluções escaláveis, integrações complexas e aplicações em ambientes corporativos;
Conhecimento em APIs REST, microsserviços, integrações e arquitetura de aplicações;
Domínio com Python, JavaScript/TypeScript, Java ou linguagens similares;
Experiência com CI/CD, versionamento de código, revisão de código e práticas DevOps;
Conhecimento com frameworks de agentes e orquestração, como LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Semantic Kernel ou similares;
Conhecimento em avaliação de qualidade de respostas de LLMs, evals, benchmarks, guardrails e human-in-the-loop.

Conhecimento em governança de IA, privacidade, segurança, auditoria e uso responsável de LLMs;
Experiência com ambientes enterprise, sistemas legados, Java/Spring, bancos relacionais e integração com ferramentas como Jira, GitLab, GitHub, Kibana ou similares.

Desenvolver agentes, workflows, skills, conectores e automações de IA aplicados ao ciclo de desenvolvimento de software (SDLC);
Criar integrações com modelos de linguagem, APIs de IA Generativa e ferramentas internas de engenharia;
Estruturar soluções para apoio à geração de código, análise técnica, documentação, testes, code review, troubleshooting e pré-análise de incidentes;
Integrar soluções de IA com repositórios, pipelines CI/CD, ferramentas de gestão, APIs, bases de conhecimento, logs e sistemas corporativos;
Contribuir na construção de componentes reutilizáveis para acelerar a adoção de IA pelos times de desenvolvimento;
Trabalhar com engenharia de contexto, recuperação de informação, RAG, embeddings, busca semântica e indexação de conhecimento técnico;
Contribuir para mecanismos de avaliação de qualidade, rastreabilidade, observabilidade, auditoria e melhoria contínua das soluções de IA;
Apoiar a definição de padrões técnicos, políticas, controles e boas práticas para uso seguro e responsável de IA;
Atuar em conjunto com times de desenvolvimento, arquitetura, DevOps, segurança, produto e governança;
Pesquisar, avaliar e propor tecnologias, frameworks, modelos, plataformas e abordagens para evolução das soluções do Núcleo de IA;
Contribuir para métricas de adoção, produtividade, qualidade, custo, robustez e impacto das soluções desenvolvidas.