[Job - 29775] AI Developer PL/SR (foco em .Net)

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.

Procuramos pessoas AI Engineer PL/SR que já opere o SDLC de forma nativa com IA — não como apoio pontual, mas como parte do fluxo. Isso inclui uso consistente de automações com agentes que executam tarefas multi-step, usam ferramentas e interagem com o ambiente (repos, pipelines, APIs). É importante que a pessoa saiba estruturar especificações que alimentam a IA, manter controle de qualidade e operar isso em produção com segurança.

Você precisa ter prática com

Experiência com desenvolvimento utilizando prioritariamente a linguagem .net e python.

AWS (infraestrutura como código IAC)

Spec-driven development (especificação como input primário da AI)

Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate)

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

Criacao de slash-commands / interfaces operacionais baseadas em prompt estruturado

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)

Perfil orientado a sistemas e resolução de problemas complexos, com capacidade de decompor tarefas para execução por agentes e manter controle sobre resultados gerados por IA.

• Pensamento sistêmico (fluxo completo, não só código)
• Forte decomposição de problemas
• Facilidade de comunicação com times técnicos e de negócios
• Pensamento crítico sobre outputs de AI
• Facilidade em aprendizado contínuo

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