Engenheiro Júnior de IA

Descrição

Resumo: Esta posição de Engenheiro de IA (Software) envolve projetar, construir e implantar software full-stack de nível produtivo usando ferramentas assistidas por IA e integrando-se a sistemas de IA agêntica para diversos programas de clientes. Pontos principais: 1. Construir e implantar software de nível produtivo usando ferramentas assistidas por IA 2. Trabalhar em programas reais de clientes de diversos setores com sistemas de IA agêntica 3. Trajetória direta para o programa de Engenheiro Implementado no Local Estamos construindo a próxima geração de engenheiros especializados em IA nativa — profissionais que utilizam a IA como parte essencial de seu trabalho, não como um mero complemento. Como Engenheiro de IA (Software), você projetará, construirá e implantará software de nível produtivo em toda a pilha tecnológica, utilizando ferramentas assistidas por IA como prática diária padrão, em conjunto com suas competências fundamentais de engenharia. Você trabalhará em programas reais de clientes de diversos setores, desenvolvendo software de nível produtivo que se conecta a e apoia sistemas de IA agêntica — compreendendo como seu trabalho full-stack se integra à arquitetura de agentes, às APIs de modelos de linguagem de grande porte (LLM) e aos pipelines de IA empresarial. Esta não é uma função de transição: trata-se de uma função central de engenharia na área mais procurada do mercado, com trajetória direta para o programa de Engenheiro Implementado no Local para aqueles que desenvolverem profundidade agêntica. Oferecemos o que nenhuma única empresa de produtos pode oferecer: amplitude abrangendo todos os setores, todas as pilhas tecnológicas empresariais e todos os níveis de complexidade organizacional — combinada com acesso privilegiado a equipes de engenharia da Anthropic, OpenAI, Microsoft e Google, caminhos estruturados de certificação em IA e uma trilha clara de desenvolvimento rumo à engenharia agêntica e implementada no local. **Principais Responsabilidades** * Utilizar assistentes de programação com IA diariamente como parte padrão da entrega, de forma ativa, frequente e com impacto mensurável na produtividade e na qualidade dos resultados * Integrar APIs de modelos de linguagem de grande porte (LLM) em aplicações em produção: chamar APIs de provedores de IA em código em execução, gerenciar limites de tokens e latência, e construir camadas iniciais de abstração * Aplicar IA em todo o ciclo de vida de entrega de software: testes gerados por IA, depuração assistida por IA, revisão de código acelerada por IA e engenharia de prompts para tarefas de desenvolvimento * Assumir responsabilidade pela qualidade das saídas geradas por IA dentro do escopo de sua entrega, exercer julgamento de engenharia sobre confiabilidade, limitações e modos de falha; saber quando uma saída da IA está pronta para produção e quando não está * Definir e acompanhar KPIs para avaliar a eficácia e o retorno sobre investimento (ROI) dos fluxos de trabalho assistidos por IA; apresentar métricas de produtividade e qualidade da IA aos stakeholders do projeto * Assumir a responsabilidade pela entrega do início ao fim — desde o projeto até o suporte em produção — em ciclos ágeis de sprint, em parceria com equipes de engenharia dos clientes * Contribuir para bases de conhecimento compartilhadas, componentes reutilizáveis e padrões internos de ferramentas de IA que beneficiem toda a equipe * Construir e integrar as camadas de aplicação, APIs e interfaces que conectam sistemas full-stack a backends agênticos — compreendendo fluxos de dados, transferências de contexto e pontos de integração entre seu código e os pipelines de IA * Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software ou área correlata * Experiência comercial em engenharia de software em ambientes de produção (ou equivalente demonstrado por meio de projetos acadêmicos, estágios ou projetos pessoais entregues) * Proficiência em pelo menos uma linguagem principal de backend: Python, Java ou TypeScript * Experiência prática comprovada no uso ativo de ferramentas de IA no dia a dia da engenharia — com exemplos práticos de como a IA foi usada para resolver problemas reais, iterar nas saídas e melhorar a entrega; incluindo experiência direta em chamar APIs de LLM em código de produção, com compreensão do gerenciamento de tokens, latência e trade-offs de custo * Conhecimento básico de tecnologias web, incluindo JavaScript, HTML e CSS * Familiaridade com fundamentos de nuvem (AWS, Azure ou GCP), contêineres (Docker) e pipelines de CI/CD * Compreensão dos fundamentos da entrega ágil * Experiência com bancos de dados — SQL ou NoSQL * Capacidade de validar, avaliar e melhorar saídas geradas por IA; compreensão das limitações da IA e de seu uso responsável * Familiaridade com conceitos de sistemas agênticos — conhecimento de frameworks de orquestração (LangChain, LangGraph ou equivalente), pipelines RAG e como aplicações full-stack se conectam à arquitetura baseada em agentes; experiência em produção é preferível, mas compreensão conceitual é obrigatória