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.

Desenvolvimento e IA: Projetar e sustentar sistemas backend em Java e Spring Boot, integrando o ecossistema a modelos de inteligência artificial para o desenvolvimento.

Integrações de LLM: Implementar e otimizar conexões com modelos de linguagem de grande escala (LLMs), focando em performance e qualidade das interações.

Modernização do Workflow: Utilizar ferramentas de auxílio à codificação baseadas em IA para otimizar a escrita de código, testes e documentação.

Arquitetura de Microserviços: Construir APIs RESTful escaláveis que suportem as demandas de processamento de linguagem natural.

Gestão de Dados e Mensageria: Implementar fluxos de dados eficientes utilizando bancos de dados (relacionais e não-relacionais) e sistemas de mensageria (como Kafka ou RabbitMQ).

Qualidade e Testes: Garantir a estabilidade da plataforma por meio de JUnit, Mockito e práticas de Clean Code.

Ecossistema de Deploy: Atuar com Docker e Kubernetes dentro de uma cultura de CI/CD para entregas contínuas.

Requisitos:
Experiência em Java: Domínio técnico de Java e do framework Spring Boot em ambientes produtivos.

Interesse por IA: Familiaridade com conceitos de integração de inteligência artificial generativa e consumo de APIs de modelos de linguagem.

Lógica e Arquitetura: Sólido conhecimento em estruturas de dados, Design Patterns e arquitetura de microserviços.

Cultura de Testes: Conhecimento prático em pirâmide de testes (unitários, integração e e2e).

Bancos de Dados: Experiência com persistência de dados em diferentes modelos (SQL/NoSQL).

Conhecimento em Angular: Familiaridade com o framework front-end.

Observabilidade: Experiência com ferramentas de monitoramento (Dynatrace)