Auvo Tecnologia
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Tech Lead —
Engenharia & IA Aplicada ao Desenvolvimento.
Remoto
Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Tech Lead — Engenharia & IA Aplicada ao Desenvolvimento — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
A Auvo nasceu com o propósito de facilitar a rotina de pequenos e médios empreendedores da América Latina. Nosso sistema oferece soluções completas para a gestão de equipes externas, ajudando negócios a serem mais produtivos e ágeis. Estamos presentes em mais de 16 países, incluindo Brasil, Argentina, Chile, Colômbia e México, e ainda estamos crescendo!
Na Auvo você vai encontrar uma equipe talentosa, um ambiente dinâmico e desafiador, autonomia real para resolver problemas e a chance de crescer junto com a empresa.
O(A) Tech Lead da Auvo lidera pelo exemplo. Não é um cargo de gestão de pessoas — é o(a) profissional mais sólido(a) tecnicamente da squad, referência em arquitetura e qualidade, e o(a) principal responsável por construir a estrutura técnica que permite ao time desenvolver mais rápido e com mais qualidade usando IA. Buscamos um perfil construtor, que coloca a mão na massa: nãodefine política de uso de IA numa slide, constrói o harness, testa, mede o impacto e itera com o time.
RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES
Estrutura e adoção de IA no desenvolvimento
Projetar, construir e evoluir o harness de IA aplicada ao desenvolvimento (agents, subagents, skills, contexto, integrações) usado pelo time no dia a dia
Definir políticas e guardrails para o uso de IA no ciclo de desenvolvimento — da geração de código à revisão, testes e deploy — equilibrando velocidade e segurança
Aumentar tanto a quantidade quanto a qualidade do código entregue pela squad através dessa estrutura, com métricas que comprovem o ganho (produtividade, redução de bugs, retrabalho, tempo de ciclo)
Ser o ponto de referência técnico da Auvo em IA aplicada à engenharia, disseminando boas práticas para outras squads
Liderança técnica
Liderar tecnicamente a squad, garantindo qualidade, coesão técnica e evolução constante
Participar e conduzir decisões de arquitetura com autonomia e embasamento
Ser referência em code reviews — elevar o padrão do time, não apenas aprovar PRs
Identificar dívidas técnicas críticas e propor um plano pragmático de endereçamento
Mentorear desenvolvedores sêniores e plenos da squad, incluindo no uso avançado de IA como ferramenta de engenharia
Colaboração
Trabalhar próximo ao Product Manager para refinar backlog com visão técnica
Garantir que o time tem o contexto necessário para decidir bem
Ser a ponte entre engenharia e outras áreas: produto, data, infra
REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES
IA aplicada ao desenvolvimento (essencial)
Experiência prática construindo ou operando estruturas (harnesses) de IA para o ciclo de desenvolvimento — agents, subagents, skills, engenharia de contexto e prompt
Vivência real com ferramentas como Claude Code, GitHub Copilot, Cursor ou similares em escala — não apenas uso individual, mas rollout e padronização para múltiplos times
Capacidade de definir guardrails e processos de governança para uso de IA em engenharia (o que pode ser automatizado, o que precisa de revisão humana, como evitar regressões de qualidade)
Capacidade de medir e comunicar impacto de forma objetiva (métricas de produtividade e qualidade, não apenas percepção)
Base técnica
Domínio em Java, C# ou Golang e confortável em múltiplas linguagens
Experiência fullstack: ASP.NET (legado) + React ou Vue.js
Microsserviços: design, decomposição, sagas, event sourcing, CQRS
Mensageria avançada: RabbitMQ, Kafka, SNS/SQS — padrões de resiliência e consistência eventual
APIs: REST, GraphQL e gRPC — sabe quando usar cada um
Banco de dados: MySQL/PostgreSQL com modelagem avançada + NoSQL + cache distribuído
CI/CD: GitHub Actions, ArgoCD, Jenkins ou similares — entende o ciclo completo de entrega
Comunicação: consegue explicar decisões técnicas para não-técnicos com clareza
Diferenciais que brilham os olhos
Ter liderado a adoção de ferramentas de IA generativa em escala em um time ou organização de engenharia (não só ter usado — ter implantado)
Experiência avaliando a qualidade/eficácia de agentes de IA (evals) e iterando sobre isso
Infrastructure as Code e experiência em cloud (AWS, GCP ou Azure)
Experiência em ambientes multi-tenant e multi-country
Histórico comprovado de evolução de times, não apenas de sistemas
Experiência com sistemas legados em processo de modernização
🍽️ Vale-Alimentação
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Modelo: Remoto
Horário de trabalho: segunda à sexta-feira, das 08h às 18h.
