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.

 

 

- Atuar como protagonista de transformação digital e cultural na maior instituição bancária do Brasil, não apenas seguindo as práticas estabelecidas, mas construindo um alicerce de busca contínua pela excelência técnica;
- Buscar e prezar pela melhoria contínua de processos e práticas de engenharia, com pensamento crítico e capacidade de orientação de desenvolvedores plenos e juniores na equipe;
- Desempenhar um papel fundamental na arquitetura e desenvolvimento de sistemas Python (back-end) e React (front-end) de alta performance e escalabilidade;
- Atuar como engenheiro(a) de IA de referência na squad, projetando, construindo e evoluindo agentes de IA (IA Agêntica) que automatizem processos e apoiem decisões de negócio;
- Integrar LLMs e serviços de IA generativa (ex: AWS Bedrock) às soluções Python/React desenvolvidas pelo time, expondo essas capacidades via APIs e interfaces;
- Atuar com foco no impacto a ser gerado pela solução e na experiência do usuário;
- Colaborar com equipes multidisciplinares para projetar, desenvolver e implementar soluções eficientes de ponta a ponta (front e back);

 

 

- Experiência sólida em Python (Django, Flask ou FastAPI) para desenvolvimento de APIs e serviços back-end;
- Experiência sólida em React (Hooks, Context API, Redux ou similares) para construção de interfaces;
- Consumo e construção de APIs RESTful;
- Conhecimento profundo em arquitetura de microserviços, design patterns, - Clean Architecture e padrão arquitetural BFF;
- Prática em testes unitários e de integração com Pytest (back-end) e Jest/React Testing Library (front-end); testes end-to-end com Cypress;
- Forte compreensão de bancos de dados relacionais e NoSQL;
- Uso de serviços de mensageria como Amazon SQS ou Kafka;
- Experiência com AWS (EC2, ECS, EKS, Fargate, S3, Lambda, SQS, SNS, API Gateway, CloudWatch, CloudFront);
- Experiência em práticas de DevOps e automação com ferramentas como Docker e/ou Kubernetes;
- Experiência em criação de infraestrutura como código usando Terraform e/ou AWS CloudFormation;
- Experiência em trabalhar com equipes ágeis e metodologias Scrum/Kanban;
F- amiliaridade com ferramentas de controle de versão, como Git e GitHub;
- CI/CD - conhecimento em GitHub Actions ou AWS CodePipeline;
- Experiência prática na construção de soluções com LLMs (Large Language Models) e IA generativa aplicadas a produtos reais;
- Conhecimento e experiência com arquiteturas de IA Agêntica (agentes autônomos, multiagente, orquestração de tarefas e uso de ferramentas/tools);
- Prática de prompt engineering, avaliação (evals) de modelos/agentes e técnicas de mitigação de alucinação;
- Implementação de guardrails, observabilidade e monitoria de agentes de IA (custo, latência, qualidade das respostas);
- Conhecimento em boas práticas de IA responsável, segurança e governança de dados sensíveis, essencial em ambiente bancário;

 

- Experiência prévia no setor financeiro/bancário;
- Conhecimento em PySpark ou processamento de grandes volumes de dados;
- Uso de ferramentas de análise de código como Sonar;
- Experiência com fine-tuning ou avaliação comparativa de modelos de IA;
- Certificações AWS relacionadas a IA/ML (ex: AWS Certified Machine Learning);
- Conhecimento e aplicação de Design Systems.

 

 

 

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