Tech Lead com Foco em Arquitetura

Sobre a vaga e perfil Buscamos um profissional sênior para liderar tecnicamente os times de engenharia, como referência em arquitetura e desenvolvimento. Ele será responsável pela evolução técnica dos produtos, pela qualidade das entregas e pelo crescimento do time, equilibrando visão estratégica e atuação hands-on. Esperamos alguém com excelência técnica e perfil de liderança, que goste de resolver problemas complexos, mentorar devs e transformar necessidades de negócio em soluções sustentáveis. Valorizamos pessoas curiosas, comunicativas e que defendam boas práticas sem perder o pragmatismo.

Liderar squads tecnicamente, definindo padrões, ferramentas e processos Projetar arquiteturas escaláveis, resilientes e de fácil manutenção, avaliando os trade-offs entre performance, custo e complexidade Conduzir code reviews, design reviews e discussões técnicas Alinhar o roadmap técnico ao negócio junto a PMs, stakeholders e outros times Mapear dívidas técnicas e propor refatoração e modernização Apoiar contratação, onboarding e desenvolvimento de carreira do time Acompanhar tendências tecnológicas e avaliar quais se aplicam à empresa

Experiência sólida em desenvolvimento de software, com pelo menos 2 anos em posição de liderança técnica Domínio profundo de pelo menos uma linguagem de programação moderna (Java, C#, Go, Python, TypeScript ou similar) e familiaridade com múltiplos paradigmas Conhecimento aprofundado de padrões arquiteturais como microsserviços, arquitetura hexagonal, event-driven, CQRS, DDD e monólitos modulares, sabendo quando aplicar cada um Experiência com design de APIs REST e integração entre sistemas Vivência em ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure), containers (Docker, Kubernetes) e práticas de DevOps/SRE Domínio de bancos de dados relacionais e NoSQL, incluindo modelagem, performance tuning e estratégias de escala Prática consolidada em testes automatizados, CI/CD, observabilidade e segurança de aplicações Familiaridade com ferramentas de produtividade assistidas por IA no fluxo de desenvolvimento (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) Experiência prática integrando LLMs em produtos (OpenAI, Anthropic, Google ou modelos open source via Hugging Face, Ollama, etc.) Domínio de técnicas de prompt engineering, structured outputs e function calling/tool use Conhecimento de padrões arquiteturais para aplicações com IA: RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes, pipelines de inferência e orquestração de múltiplos modelos Experiência em arquitetura de sistemas de IA em produção, considerando latência, custo por token, fallbacks e degradação graciosa Opcionais Experiência com design de APIs GraphQL e gRPC Vivência com mensageria e arquiteturas assíncronas (Kafka, RabbitMQ, SQS ou similares) Experiência com bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma) e estratégias de embedding/chunking Vivência com frameworks de orquestração de IA (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Haystack) Conhecimento de protocolos emergentes como MCP (Model Context Protocol) para integração de ferramentas e agentes Soft skills valorizadas Comunicação clara para públicos técnicos e não-técnicos Capacidade de mediar discussões e construir consenso Mentalidade de mentoria e desenvolvimento de pessoas Pensamento sistêmico e orientação a resultados Capacidade de avaliar criticamente quando IA agrega valor real vs. quando uma solução determinística é mais adequada Visão pragmática sobre custo/benefício de modelos proprietários vs. open source Atenção a riscos éticos e de privacidade ao desenhar soluções com IA

Habilidade de análise de negócios, com capacidade de compreender processos, identificar oportunidades e traduzir requisitos de stakeholders em soluções técnicas viáveis Experiência em arquitetura de soluções, desenhando end-to-end a integração entre sistemas, produtos e plataformas para atender objetivos estratégicos Experiência em migração de sistemas legados Conhecimento de avaliação de modelos (evals, benchmarks, A/B testing de prompts e LLM-as-judge) Práticas de observabilidade específicas para IA (tracing de chains, monitoramento de drift, custos por requisição) com ferramentas como LangSmith, Langfuse ou Helicone Vivência em segurança e governança de IA: prevenção de prompt injection, PII redaction, guardrails, compliance (LGPD, AI Act) Experiência com MLOps e infraestrutura de modelos (SageMaker, Vertex AI, Bedrock, Azure AI Foundry) Conhecimento de fundamentos de ML clássico (classificação, regressão, NLP tradicional) para problemas onde LLMs não são a melhor solução Experiência com fine-tuning, LoRA ou técnicas de adaptação de modelos para domínios específicos Experimentação com agentes autônomos e workflows multi-agente Certificações em arquitetura (AWS Solutions Architect, Google Cloud Architect ou similares) Buscamos proporcionar ao nosso time um ambiente acolhedor, dinâmico e colaborativo. Para isso, temos várias iniciativas, como: Oportunidades 100% remotas ‍ Vale home office Feedbacks periódicos Programa de indicações Acolhimento psicológico ‍ ️ Ginástica laboral ️ Academia de conhecimento Convênio com escola de inglês Reuniões mensais de transparência Happy hour online Kit de boas-vindas