[Job-29292] AI Developer PL/ SR, Brazil

Ciandt · Brazil

Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.

Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

Olá, aqui é a Bia da CI&T!
 
Sou Analista de Atração de Talentos e procuro pessoas localizadas no Brasil em um dos clientes da CI&T. 

Procuramos pessoas dev SR que já opere o SDLC de forma nativa com IA — não como apoio pontual, mas como parte do fluxo. Isso inclui uso consistente de automações com agentes que executam tarefas multi-step, usam ferramentas e interagem com o ambiente (repos, pipelines, APIs). É importante que a pessoa saiba estruturar especificações que alimentam a IA, manter controle de qualidade e operar isso em produção com segurança.

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Você precisa ter prática com:

  • Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate)
  • Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen, testes, refactor, debugging)
  • Construção de agentes (multi-step, tool usage, planning + execution)
  • Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades
  • Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalent
  • Criacao de slash-commands / interfaces operacionais baseadas em prompt estruturado
  • Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente)
  • Spec-driven development (especificação como input primário da AI)
  • Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade)
  • Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência)
  • Conhecimento de múltiplas linguagens ( Angular, Node, Net, Python, Java, Javascript, etc.
  • Copilot
  • AWS

Perfil orientado a sistemas e resolução de problemas complexos, com capacidade de decompor tarefas para execução por agentes e manter controle sobre resultados gerados por IA.


    •    Pensamento sistêmico (fluxo completo, não só código)
    •    Forte decomposição de problemas
    •    Facilidade de comunicação com times técnicos e de negócios
    •    Pensamento crítico sobre outputs de AI
    •    Facilidade em aprendizado contínuo

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