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Engenheiro de Software AI-Native (Dominio em Python)

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Descrição da vaga

A FCamara está em busca de uma pessoa Engenheiro de Software AI-Native (Dominio em Python), para se juntar a nossa equipe dinâmica e atuar em parceria com a maior construtora da América Latina, que ao longo de sua existência, sempre esteve sintonizada com o mercado e as melhores práticas, além de priorizar sempre as necessidades de seus clientes. É uma empresa que está em constante movimento, se reinventando a cada dia para oferecer soluções de moradia para todas as gerações.

Sobre o Time:

Nosso time é o motor da transformação digital e o principal responsável pela disseminação do uso de Inteligência Artificial em toda a companhia. Além da governança técnica (Python e Power BI), lideramos o desenvolvimento de soluções avançadas de GenAI e Low Code (Power Platform e n8n), entregando desde diversos assistentes conversacionais integrados ao WhatsApp até agentes autônomos executores de tarefas, além de inúmeras outras ferramentas.

Atuamos de forma transversal: recebemos demandas e desafios de todas as áreas de negócio e da TI, e nossa missão não é apenas solucionar problemas, mas sim transformar necessidades pontuais em produtos escaláveis. Gerimos uma plataforma interna de criação de assistentes virtuais e ferramentas que democratizam o uso da IA para milhares de colaboradores. Se você gosta de transformar uma dor operacional em uma solução que impacta milhares de pessoas, aqui é o seu lugar.

Responsabilidades e atribuições

Principais atividades

• Produzir software de forma AI-native: conduzir agentes e LLMs a partir de especificações, mantendo responsabilidade técnica integral pelo resultado. Você especifica, orquestra, revisa e responde pelo código. A IA executa;
• Conduzir o ciclo de Spec-Driven Development: transformar requisitos em especificações executáveis e artefatos de contexto (ex.: /specify, /plan) que servem de contrato para o trabalho humano e para os agentes.
• Calibrar a autonomia progressiva da IA conforme risco e maturidade do contexto: saber quando aceitar a geração autônoma e quando intervir manualmente, sem perder o controle do "o quê" e do "porquê".
• Participar do rito de Pull Request Aumentado, revisando não apenas sintaxe, mas intencionalidade: aderência aos critérios de aceite, decisões técnicas e impacto funcional — inclusive sobre código gerado por agentes, não só por humanos.
• Contribuir para a camada de conhecimento e os contextos reutilizáveis (skills, padrões, decisões arquiteturais, conectores/MCPs) que tornam os agentes consistentes e confiáveis no domínio da MRV.
• Aplicar boas práticas de arquitetura e engenharia para entregar código limpo, testável e sustentável, em sistemas de diferentes características (monolitos e/ou distribuídos), com foco em valor de negócio e ritmo sustentável.
• Contribuir com testes automatizados, observabilidade — inclusive sobre a qualidade e o custo do output de IA — e práticas que reduzam retrabalho e débito técnico.
• Atuar em times colaborativos guiados por valor, usando metodologias ágeis e práticas como code review, pair e mob programming, compartilhando aprendizados e sendo mentorado(a) por profissionais mais experientes.

Conhecimento técnico (mandatório)

• Pelo menos 3 anos de experiência com desenvolvimento de software, com domínio forte em Python e capacidade comprovada de transitar pelas demais com apoio de IA. Valorizamos experiência Fullstack.
• Spec-Driven Development como competência central: escrever especificações não ambíguas, decompor em planos verificáveis e definir critérios de aceite que funcionem como contrato para humanos e agentes (ex.: /specify, /plan).
• Engenharia de Contexto: construção e gestão de contexto para LLMs — instruções, restrições, exemplos, seleção de ferramentas/MCPs e controle da janela de contexto.
• Uso de IA Generativa e ferramentas agentivas aplicado ao desenvolvimento, com responsabilidade, senso crítico e validação humana sistemática.
• Leitura crítica de código que você não escreveu: avaliar, validar e corrigir output de IA e de terceiros com a mesma profundidade do próprio código.
• Habilidade para escrever código de alta qualidade, bem organizado e testável, com domínio de OO e/ou bons princípios de design.
• Experiência com testes automatizados (unitários e/ou de integração).
• Uso de Git para versionamento e colaboração via Pull Requests.
• Experiência com bancos de dados SQL e fundamentos de modelagem de dados.
• Vivência com práticas ágeis (Scrum, Kanban ou XP).

Diferenciais

• Experiência prática com orquestração de agentes e MCPs/conectores (composição de ferramentas, automação de fluxos com IA).
• Familiaridade com avaliação e observabilidade de output de IA (medir qualidade, regressões, c