Engenheiro de Software AI-Native (Dominio em Python)

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Descrição da Vaga

A FCamara está em busca de um Engenheiro de Software AI-Native com domínio em Python para atuar em parceria com uma das maiores construtoras da América Latina. O profissional integrará um time dinâmico, focado na transformação digital e na disseminação do uso de Inteligência Artificial em toda a companhia, desenvolvendo soluções avançadas de GenAI e Low Code.

Responsabilidades

Produzir software de forma AI-native, conduzindo agentes e LLMs a partir de especificações e mantendo responsabilidade técnica integral pelo resultado.
Conduzir o ciclo de Spec-Driven Development, transformando requisitos em especificações executáveis e artefatos de contexto.
Calibrar a autonomia progressiva da IA conforme risco e maturidade do contexto, sabendo quando aceitar a geração autônoma e quando intervir manualmente.
Participar do rito de Pull Request Aumentado, revisando intencionalidade, aderência aos critérios de aceite, decisões técnicas e impacto funcional do código, incluindo o gerado por agentes.
Contribuir para a camada de conhecimento e os contextos reutilizáveis (skills, padrões, decisões arquiteturais, conectores/MCPs) para tornar os agentes consistentes e confiáveis.
Aplicar boas práticas de arquitetura e engenharia para entregar código limpo, testável e sustentável em sistemas monolíticos e/ou distribuídos.
Contribuir com testes automatizados, observabilidade (incluindo qualidade e custo do output de IA) e práticas que reduzam retrabalho e débito técnico.
Atuar em times colaborativos guiados por valor, usando metodologias ágeis e práticas como code review, pair e mob programming.

Requisitos

✓Pelo menos 3 anos de experiência com desenvolvimento de software, com domínio forte em Python.
✓Capacidade comprovada de transitar pelas demais linguagens com apoio de IA.
✓Spec-Driven Development como competência central: escrever especificações não ambíguas, decompor em planos verificáveis e definir critérios de aceite.
✓Engenharia de Contexto: construção e gestão de contexto para LLMs (instruções, restrições, exemplos, seleção de ferramentas/MCPs e controle da janela de contexto).
✓Uso de IA Generativa e ferramentas agentivas aplicado ao desenvolvimento, com responsabilidade, senso crítico e validação humana sistemática.
✓Leitura crítica de código que você não escreveu: avaliar, validar e corrigir output de IA e de terceiros com a mesma profundidade do próprio código.
✓Habilidade para escrever código de alta qualidade, bem organizado e testável, com domínio de OO e/ou bons princípios de design.
✓Experiência com testes automatizados (unitários e/ou de integração).
✓Uso de Git para versionamento e colaboração via Pull Requests.
✓Experiência com bancos de dados SQL e fundamentos de modelagem de dados.
✓Vivência com práticas ágeis (Scrum, Kanban ou XP).
•Experiência prática com orquestração de agentes e MCPs/conectores (composição de ferramentas, automação de fluxos com IA).
•Familiaridade com avaliação e observabilidade de output de IA (medir qualidade, regressões, custo de tokens) e com arquiteturas model-agnostic.
•Experiência com arquiteturas distribuídas, microsserviços ou mensageria.
•Vivência com CI/CD, automação de build e release.
•Conhecimento em nuvem e/ou contêineres (Docker, Kubernetes).
•Experiência com frameworks de GenAI como LlamaIndex e LangChain.
•Experiência com desenvolvimento de RAG, Tools e MCP.
•Experiência com Streamlit para front-end.
•Experiência com processos Assíncronos, Paralelos e Filas.
•Manipulação de dados com Pandas.
•Vivência com ferramentas Low Code (principalmente N8N).
•Experiência com automação para SAP HANA.
•Conhecimento em CI/CD.
•Familiaridade com GCP e/ou Azure DevOps.

Categorias

Programação

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