Job Overview
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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