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

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.

• 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

• 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.