Engenheiro De Ia Sênior

Engenheiro De Ia Sênior - Detalhes da Vaga. ● Esta não é uma vaga de "treinar modelo" nem de "fazer prompt em chatbot". ● E engenharia de plataforma com foco em confiabilidade, observabilidade e auto-recuperação de agentes autônomos rodando 24/7 em produção, escrevendo código de desenvolvimento, fazendo git push, abrindo PRs, mergeando em omolog, fazendo cherry-pick para produção. ●O que é o Plataforma Agents de IAPara você decidir se a vaga te interessa, precisa entender o que vai manter:

• Orquestrador: Le as issues (Jira), identifica issues prontas pra cada stage, disparaagentes (Claude/OpenIA/Gemini/DeepSeek) com contexto rico, valida o resultado, postacomentario na issue, e avanca o status. ● Roda em servidores Linux, com auto-update. ●
• Agentes (@dev, @qa, @sec, @devops, @pm, @po, @sm, @analyst, @architect, @data-engineer, @ux-design-expert): cada um com persona, authority matrix definida, skills executáveis e Gates de qualidade. ●
• Rules: Mais de 60 regras formais que governam o comportamento dos agentes — desde naming conventions até anti-hallucination validation em 7 camadas. ● Cada rule nasce de um bug real anonimizado em produção e tem detector regex + caso aplicação por agent. ●
• Recovery loops: quando um stage falha (CI quebra, conflict de cherry-pick, working tree dirty, autocompact thrashing), o orquestrador detecta deterministicamente e redispara o agente em --mode=ci_recovery com contexto enriquecido. ● Cap de tentativas, anti-oscilação, escalada pra humano quando esgota. ●
• Multi-repo via submodules: projetos clientes tem 2 a 30+ sub-repos. ● Vertex orquestra cherry-pick coordenado, dependency promotion cross-issue, working-tree auto-recovery, validação de paridade de coverage Sonar. ●
• Stack: Bash 5+ (nucleo), Python, Node. ●Js/TypeScript (CLIs auxiliares), gh CLI, jq,integrações com Jira/GitHub via curl + retry policy. ●O que você vai fazerManutenção do core (40%)
• Manter e evoluir fix de bugs, refatorações controladas, redução de complexidadeciclomática. ●
• Garantir que retry policies (Git, PM API, autocompact, recovery loops) continuemdeterminísticas e sem custo desnecessário. ●
• Manter as integrações com Jira API (ADF, webhooks, transitions, comments via helper canônico) funcionais frente a mudancas de schema/comportamento. ●
• Operar e melhorar o sistema de telemetria (dashboards de custo por agent/stage/issue). ●
• Diagnosticar incidentes em produção (cliente reporta "agent crashou em loop", "PR criado no repo errado", "deploy não promoveu") e fechar com case study anonimizado + nova rule preventiva. ●Evolução de agents e rules (35%)
• Criar e refinar rules quando bugs sistemicos forem detectados — cada rule nova segue o template canônico (detector regex, aplicação por agent, caso real anonimizado, antipatterns, checklist). ●
• Calibrar prompts dos agents para reduzir alucinação, scope creep, falsos positivos e ciclos de retrabalho. ●
• Manter o agent-authority. ●Md consistente quando authorities mudarem (ex: @devganhou ownership de PR contra homolog em v2. ●0. ●146). ●
• Criar/refatorar skills. ●
• Medir impacto de cada rule nova (redução de ciclos de retrabalho, custo USD por issue, leakage rate de bugs Categoria A vs B). ●Integrações com LLM CLIs (25%)
• Manter compatibilidade com mudanças de breaking change dos provedores (Claude Code, OpenAI CLI, Gemini CLI, DeepSeek direct). ●
• Avaliar e integrar novos providers/modelos quando custo-benefício mudar (ex:DeepSeek-Reasoner para recovery loops, Haiku para classificação). ●
• Otimizar custo: identificar stages onde modelo menor resolve. ●
• Implementar fallbacks quando um provider está em outage (ja existe retry transient; expandir cobertura). ●
• Trabalhar com tokenização, context windows, autocompact thrashing detection —entender as falhas reais de cada modelo, não a teoria. ●O que esperamos de vocêStack técnica — obrigatório
• Bash/Shell avançado e Linux — você e confortável lendo e escrevendo 500+ linhas debash com set -euo pipefail, traps, subshells, file locks, jq, awk, sed, heredocs,parameter expansion avançada. ● Não tem medo de poll. ●Sh. ● Sabe diferenciar [ ] de [[]] e porque importa. ●
• Node. ●Js / TypeScript — escreve TS com strict mode, entende quando não usar Node(ex: lógica de orquestração crítica fica em bash justamente porque e mais previsível que async JS). ●
• Git e GitHub avançado — cherry-pick com -m 1, submodules, gh prcreate/merge/edit/list --search, git revert, git rebase --autosquash, resoluçãode conflicts nao-triviais, branch protection rules, GitHub Actions workflows. ●
• Prompt engineering aplicado a agentes autônomos — você já calibrou prompts em produção, sabe que "diga ao modelo o que não fazer" raramente funciona, entende oefeito de exemplos few-shot vs zero-shot, e já debugou ao menos uma vez porque um agente está "alucinando" um PR que não criou. ●Experiência
• 5+ anos de engenharia de software produzindo sistemas em produção. ●
• Pelo menos 1 ano com agentes autônomos / orquestração de LLMs em ambientereal (não bootcamp, não side project) — você sabe a diferença entre "rodou no demo" e "rodou em prod 24/7 sem humano". ●
• Histórico comprovado de manter sistemas legados com debt técnico — você não quer "reescrever do zero". ●
• Inglês técnico fluente para leitura/escrita (documentação, issues, comentários de código em inglês obrigatórios; comunicação verbal podeser PT/EN/ZH dependendo do time). ●Mentalidade
• Determinismo > magia. ● Você prefere uma regex feia em bash que sempre funciona a um ML model elegante que falha em 5% dos casos. ● Em orquestração de agentes, 5% de falha = produto inviável. ●
• Forensics sobre intuição. ● Antes de propor solução, você lê o log, o diff, a issue real do cliente. ● Não inventa hipótese. ●
• Documentação executável. ● Quando você cria uma rule nova, ela tem detector regex que pode rodar em CI. ● "Documentei em texto" não basta. ●
• Empatia por agente. ● Você consegue ler um prompt de 8k tokens e identificar onde o modelo vai se confundir, por que, e o que ajustar. ●Diferenciais
• Experiencia com Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph ou frameworks de orquestração equivalentes. ●
• Já implementou ou manteve sistemas de retry policy + backoff exponencial + circuit breaker em integrações com APIs externas instáveis. ●
• Já trabalhou com monorepos via submodules (nao apenas Nx/Turborepo) e entendeos trade-offs. ●
• Contribuições open-source em projetos relacionados (CLIs, dev tooling, agentframeworks). ●
• Experiencia com DevOps em servidores Linux dedicados (não apenas k8s/cloud managed): systemd, cron, logrotate, monitoring com ferramentas leves. ●
• Familiaridade com conventional commits, semantic-release, gitflow trifásico(feature ? homolog ? main com cherry-pick). ●
• Já escreveu post-mortem público / case study técnico que outras pessoas referenciam. ●Benefícios
• VR/VA – Flash Benefícios
• Assistência Médica – Bradesco Saúde
• Assistência Odontológica – Bradesco
• Programa de Orientação Pessoal – C4Life
• Day Off de Aniversário
• TotalPass
• Parcerias educacionais (FIAP e Alura). Requisitos para participar do processo. ● . O que oferecemos.