[Job - 30376] AI Developer PL/SR (.NET + AWS)

 Posted 5 hours ago
  
 Brazil
  
5-10 years experience
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AI Summary

Develop and operate AI-driven automations and agents within a financial sector project. Manage the full development lifecycle from design to deployment, integrating AI into engineering workflows and ensuring output quality.

 

Procuramos pessoas localizados no Brasil para a posição de Mid Level/Senior IA Engineer  (.Net/ AWS), que atuarão em um projeto do ramo financeiro. Buscamos pessoas desenvolvedoras .Net que usam Inteligência Artificial como parte real do fluxo de trabalho - não como apoio pontual, mas integrada ao dia a dia de engenharia. Você vai atuar com automações e agentes capazes de executar tarefas complexas, interagindo com ferramentas e ambientes reais. Esperamos base técnica sólida em pelo menos uma stack de desenvolvimento, capacidade de estruturar boas especificações para IA e senso crítico para avaliar o que foi gerado.

Responsabilidades:

  • Atuar em todo o ciclo de desenvolvimento (design → build → test → deploy → operate) com suporte de IA

  • Utilizar agentes e automações para execução de tarefas multi-step

  • Estruturar inputs (prompts, specs) para orientar e controlar a IA

  • Integrar com ferramentas de engenharia: Git, CI/CD, observabilidade

  • Avaliar qualidade e segurança dos outputs gerados por IA

  • Compreender a arquitetura por trás das soluções geradas, não apenas operar as ferramentas

Requisitos:

  • Desenvolvimento backend com .NET (APIs REST, microsserviços)

  • Mensageria e processamento assíncrono (Kafka, SQS, eventos)

  • Dominio em Cloud AWS (S3, EC2, Lambdas, SQS, DynamoDB, etc)

  • Experiência com Banco de dados Relacionais e Não Relacionais;

  • Arquitetura de sistemas distribuídos (DDD, desacoplamento, resiliência, escalabilidade)

  • Qualidade de software (testes unitários, integrados, boas práticas)

  • Conhecimento sobre Metodologias usando AI (SDD, AI-DLC, etc)

  • 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 equivalente

  • Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente)

  • Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade)

  • Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência.

 

 

Se você gostou, inscreva-se e boa sorte!

 

#LI-GV1

#Senior

 

 

 

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