AI Engineer SR / Mid Level

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

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: 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. Diferenciais: Experiência sólida em desenvolvimento utilizando linguagens como Angular, Node, .NET, Python, Java, JavaScript, entre outras.