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.

Missão:
Procuramos um AI Engineer SR que integre a inteligência artificial de forma nativa em todas as etapas do Software Development Life Cycle (SDLC). O candidato ideal não apenas utilizará IA como um suporte pontual, mas como parte fundamental do fluxo de desenvolvimento, garantindo que as automações e interações com o ambiente sejam consistentes e eficientes. Além de criar soluções de IA para serem utilizadas pelo time e empresa.

Responsabilidades:
Operar o SDLC com foco em inteligência artificial, implementando automações com agentes que executam tarefas multi-step.
Estruturar especificações detalhadas para alimentar modelos de IA, assegurando que a qualidade dos dados e dos processos seja mantida.
Manter o controle de qualidade e garantir a segurança das operações em produção.
Desenvolver novos projetos utilizando IA em um formato End-to-End, adaptando-se a diferentes stacks tecnológicas conforme necessário.
Colaborar em projetos de "tiro curto", onde a flexibilidade e a capacidade de adaptação a novas tecnologias são essenciais.

Conhecimento em:
- Desenvolvimento utilizando linguagens Java e Angular.
- Harness Engineering
- MCP (Model Control Protocol)
- Skills (desenvolvimento e implementação de habilidades em IA)
- AIDLC (Artificial Intelligence Development Life Cycle)
- SDD (Software Design Document)
- Tokens (gerenciamento e uso de tokens em IA)
- Prompt Engineering (criação de prompts eficazes para interagir com modelos de IA)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Modelos de IA (compreensão e aplicação de diferentes modelos de inteligência artificial)
- Contexto em IA (capacidade de aplicar compreensão contextual em aplicações de IA)
- Capacidade de navegar em diversas tecnologias de forma fluida, adaptando-se às necessidades específicas de cada projeto.
- Mentalidade inovadora e proativa, com disposição para explorar novas soluções e abordagens no uso de IA.