[Job 32145] AI Engineer (Enabling Team)

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.

Procuramos uma pessoa *AI Engineer* apaixonada por engenharia de software de ponta, resolução de problemas complexos e capacitação de times de alta performance.

Nesta posição, você fará parte da *Squad Enabling*, atuando como catalisador da transformação *Agentic SDLC* em uma das maiores empresas de mobilidade da América Latina. Sua missão principal será habilitar processos, instalar capacidades técnicas de engenharia e inteligência artificial nas squads piloto e garantir a evolução contínua da plataforma de desenvolvimento agêntico do cliente, preparando os times para operar com autonomia e alto padrão de qualidade.

Se você possui sólida bagagem em engenharia de software, domina arquiteturas agênticas e quer transformar a forma como software é construído em escala, esta oportunidade é para você!

*Principais Responsabilidades e Atribuições*

*Adoção e Habilitação do Framework Agêntico:* Garantir a adoção do ecossistema e ferramentas de IA nas squads piloto, atuando como Advisor e parceiro técnico no dia a dia dos times.
*Evolução do Workflow e Plataforma:* Atuar em par com os engenheiros do cliente para identificar fricções, gargalos e oportunidades de melhoria na solução agêntica, propondo e priorizando o backlog evolutivo do framework.
*Co-construção de Soluções Agênticas:* Desenvolver e refatorar fluxos agênticos, bundles de agentes e instaciação automatizada de skills e repositórios em parceria com o time local.
*Capacitação em Harness Engineering e Evals:* Treinar e mentorar desenvolvedores nas melhores práticas do uso de IA, parametrização de Harness Engineering, escrita de critérios de aceite executáveis (Gherkin/DoR) e criação de Evals (avaliações automatizadas).
*Instalação de Capabilities e Shift-Left de Qualidade:* Instalar e amadurecer capacidades técnicas de engenharia de software nas squads — com foco especial em testes de componente isolados (WireMock e bancos em memória), suítes integradas e validações bloqueantes em CI/CD.
*Apoio ao Move to Production (MTP) Agêntico:* Apoiar na estruturação e validação de esteiras de deploy automatizado baseadas em pontuação de avaliação de risco automatizada.

*Requisitos Técnicos e Qualificações*

*Fundamentos de Engenharia de Software*
- Sólida base em *Engenharia de Software*
- Profundo conhecimento em princípios de design de software: modularidade, separação de conceitos (separation of concerns), testabilidade, manutenibilidade, resiliência e interfaces limpas.
- Experiência prática com *Docker*, *CI/CD*, automação de testes (unitários, componentes e e2e) e controle de versão (Git/GitHub/Azure DevOps).

*Engenharia de IA e Arquiteturas Agênticas*
- Capacidade comprovada de projetar e entregar soluções de *IA Generativa e LLMs em nível de produção* (production-grade).
- Domínio prático de padrões de *IA Agêntica e RAG*: uso de ferramentas (tool use), function calling, orquestração, fluxos Human-in-the-Loop e guardrails.
- Conhecimento de *Agentic SDLC*, coding agents, agentes de refatoração/revisão e integração com ferramentas de desenvolvedores.
Conhecimento em sistemas multi-agentes e workflows de execução longa.
- Domínio de estratégias de retrieval (embeddings, busca vetorial, chunking, reranking) e arquiteturas de recuperação de conhecimento corporativo (incluindo familiaridade com Knowledge Graphs ou GraphRAG).

*Frameworks, SDKs e Provedores*
- Proficiência em frameworks ou SDKs de IA, tais como *LangGraph*, *LangChain*, *Semantic Kernel*, *LlamaIndex*, *OpenAI Agents SDK*, *Strands* ou similares.
- Experiência prática com múltiplos provedores de LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Azure OpenAI, AWS Bedrock, etc.).

*Avaliação, Observabilidade e Qualidade (Evals & Ops)*
- Domínio de *Evals e Observabilidade em IA*: métricas de qualidade, rastreamento (tracing), latência, consumo de tokens, análise de falhas e gestão de custos.
Experiência prática com plataformas de observabilidade e métricas como *Datadog LLM Observability*, *LangSmith*, *OpenTelemetry* ou soluções correlatas.

*Diferenciais*
- Experiência prévia na atuação como **Enabler** ou mentor técnico em processos de transformação digital e adoção de IA em escala.
- Vivência na implantação de práticas de Shift-Left Quality e Quality Built-In em pipelines de CI/CD.

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