Mid-Level I Senior Developer IA (aplicada ao SDLC)

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.
Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.
Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.
Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.
Procuramos pessoas localizados no Brasil para a posição de Mid Level/Senior Developer IA (aplicada ao SDLC), que atuarão em um projeto do ramo financeiro. Buscamos pessoas desenvolvedoras 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:
•     Atuar em todo o ciclo de desenvolvimento (design → build → test → deploy → operate) com suporte de IA
•     Utilizar agentes e automações para execução de tarefas multi-step
•     Estruturar inputs (prompts, specs) para orientar e controlar a IA
•     Integrar com ferramentas de engenharia: Git, CI/CD, observabilidade
•     Avaliar qualidade e segurança dos outputs gerados por IA
•     Compreender a arquitetura por trás das soluções geradas, não apenas operar as ferramentas
Requisitos:
•     Experiência sólida em desenvolvimento de software e SDLC
•     Domínio técnico real em pelo menos uma linguagem e stack (ex: Java, Python, .NET, Node.js, TypeScript). O uso de IA deve potencializar habilidades de engenharia sólidas, não substituí-las
•     Capacidade de entender e explicar o código e a arquitetura gerados pela IA
•     Uso prático de IA no desenvolvimento: codegen, testes, debugging
•     Familiaridade com automações ou agentes
•     Capacidade de estruturar instruções claras para IA
Será um diferencial:
•     Conhecimento da metodologia AI-DLC e sua aplicação no ciclo de desenvolvimento
•     Construção de agentes multi-step com tool usage e planejamento
•     Orquestração de workflows
•     MCP ou padrões similares
•     Spec-driven development

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