- Location
- Brazil
- Workplace
- Remote
- Department
- GU3
- Source
- Lever
Description
Procuramos pessoas localizados no Brasil para a posição de Mid Level/Senior IA Engineer (.Net/ AWS), que atuarão em um projeto do ramo financeiro. Buscamos pessoas desenvolvedoras .Net que usam Inteligência Artificial como parte real do fluxo de trabalho - não como apoio pontual, mas integrada ao dia a dia de engenharia. Você vai atuar com automações e agentes capazes de executar tarefas complexas, interagindo com ferramentas e ambientes reais. Esperamos base técnica sólida em pelo menos uma stack de desenvolvimento, capacidade de estruturar boas especificações para IA e senso crítico para avaliar o que foi gerado.
Responsabilidades:
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Atuar em todo o ciclo de desenvolvimento (design → build → test → deploy → operate) com suporte de IA
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Utilizar agentes e automações para execução de tarefas multi-step
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Estruturar inputs (prompts, specs) para orientar e controlar a IA
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Integrar com ferramentas de engenharia: Git, CI/CD, observabilidade
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Avaliar qualidade e segurança dos outputs gerados por IA
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Compreender a arquitetura por trás das soluções geradas, não apenas operar as ferramentas
Requisitos:
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Desenvolvimento backend com .NET (APIs REST, microsserviços)
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Mensageria e processamento assíncrono (Kafka, SQS, eventos)
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Dominio em Cloud AWS (S3, EC2, Lambdas, SQS, DynamoDB, etc)
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Experiência com Banco de dados Relacionais e Não Relacionais;
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Arquitetura de sistemas distribuídos (DDD, desacoplamento, resiliência, escalabilidade)
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Qualidade de software (testes unitários, integrados, boas práticas)
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Conhecimento sobre Metodologias usando AI (SDD, AI-DLC, etc)
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Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen, testes, refactor, debugging)
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Construção de agentes (multi-step, tool usage, planning + execution)
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Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades
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Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalente
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Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente)
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Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade)
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Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência.