Tech Lead com foco em IA

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Descrição da Vaga

Estamos em busca de um Tech Lead para liderar tecnicamente nossos times de engenharia, atuando como referência em decisões de arquitetura e desenvolvimento de software, com foco em Inteligência Artificial. O profissional será responsável por orientar a evolução técnica dos produtos, garantir a qualidade das entregas e promover o crescimento do time, equilibrando visão estratégica com execução hands-on. Procuramos um profissional sênior que combine excelência técnica com habilidades de liderança técnica, que goste de resolver problemas complexos, tenha prazer em mentorar desenvolvedores e saiba traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas sustentáveis.

Responsabilidades

Liderar tecnicamente squads de desenvolvimento, definindo padrões, ferramentas e processos.
Projetar arquiteturas escaláveis, resilientes e de fácil manutenção, considerando trade-offs entre performance, custo e complexidade.
Conduzir revisões de código, design reviews e discussões técnicas, elevando o nível técnico do time.
Colaborar com Product Managers, stakeholders e outros times para alinhar roadmap técnico com objetivos de negócio.
Identificar e endereçar dívidas técnicas, propondo planos de refatoração e modernização quando necessário.
Apoiar processos de contratação, onboarding e desenvolvimento de carreira dos membros do time.
Manter-se atualizado sobre tendências tecnológicas e avaliar sua aplicabilidade ao contexto da empresa.

Requisitos

✓Experiência sólida (geralmente 7+ anos) em desenvolvimento de software, com pelo menos 2 anos em posição de liderança técnica
✓Domínio profundo de pelo menos uma linguagem de programação moderna (Java, C#, Go, Python, TypeScript ou similar) e familiaridade com múltiplos paradigmas
✓Conhecimento aprofundado de padrões arquiteturais como microsserviços, arquitetura hexagonal, event-driven, CQRS, DDD e monólitos modulares, sabendo quando aplicar cada um
✓Experiência com design de APIs REST e integração entre sistemas
✓Vivência em ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure), containers (Docker, Kubernetes) e práticas de DevOps/SRE
✓Domínio de bancos de dados relacionais e NoSQL, incluindo modelagem, performance tuning e estratégias de escala
✓Prática consolidada em testes automatizados, CI/CD, observabilidade e segurança de aplicações
✓Familiaridade com ferramentas de produtividade assistidas por IA no fluxo de desenvolvimento (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor)
✓Experiência prática integrando LLMs em produtos (OpenAI, Anthropic, Google ou modelos open source via Hugging Face, Ollama, etc.)
✓Domínio de técnicas de prompt engineering, structured outputs e function calling/tool use
✓Conhecimento de padrões arquiteturais para aplicações com IA: RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes, pipelines de inferência e orquestração de múltiplos modelos
✓Experiência em arquitetura de sistemas de IA em produção, considerando latência, custo por token, fallbacks e degradação graciosa
•Experiência com design de APIs GraphQL e gRPC
•Vivência com mensageria e arquiteturas assíncronas (Kafka, RabbitMQ, SQS ou similares)
•Experiência com bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma) e estratégias de embedding/chunking
•Vivência com frameworks de orquestração de IA (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Haystack)
•Conhecimento de protocolos emergentes como MCP (Model Context Protocol) para integração de ferramentas e agentes
•Habilidade de análise de negócios, com capacidade de compreender processos, identificar oportunidades e traduzir requisitos de stakeholders em soluções técnicas viáveis
•Experiência em arquitetura de soluções, desenhando end-to-end a integração entre sistemas, produtos e plataformas para atender objetivos estratégicos
•Experiência em migração de sistemas legados
•Conhecimento de avaliação de modelos (evals, benchmarks, A/B testing de prompts e LLM-as-judge)
•Práticas de observabilidade específicas para IA (tracing de chains, monitoramento de drift, custos por requisição) com ferramentas como LangSmith, Langfuse ou Helicone
•Vivência em segurança e governança de IA: prevenção de prompt injection, PII redaction, guardrails, compliance (LGPD, AI Act)
•Experiência com MLOps e infraestrutura de modelos (SageMaker, Vertex AI, Bedrock, Azure AI Foundry)
•Conhecimento de fundamentos de ML clássico (classificação, regressão, NLP tradicional) para problemas onde LLMs não são a melhor solução
•Experiência com fine-tuning, LoRA ou técnicas de adaptação de modelos para domínios específicos
•Experimentação com agentes autônomos e workflows multi-agente
•Certificações em arquitetura (AWS Solutions Architect, Google Cloud Architect ou similares)

Benefícios

✓Vale home office
✓Feedbacks periódicos
✓Programa de indicações
✓Acolhimento psicológico
✓Ginástica laboral
✓Academia de conhecimento
✓Convênio com escola de inglês
✓Reuniões mensais de transparência
✓Happy hour online
✓Kit de boas-vindas

Categorias

Programação

Sobre a Empresa

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