Engenheiro de Software AI-Native (Dominio em Python)

A FCamara está em busca de uma pessoa Engenheiro de Software AI-Native (Dominio em Python) ,para se juntar a nossa equipe dinâmica e atuar em parceria com a maior construtora da América Latina, que ao longo de sua existência, sempre esteve sintonizada com o mercado e as melhores práticas, além de priorizar sempre as necessidades de seus clientes.Éuma empresa que está em constante movimento, se reinventando a cada dia para oferecer soluções de moradia para todas as gerações.
Sobre o Time:

Nosso time é o motor da transformação digital e o principal responsável pela disseminação do uso de Inteligência Artificial em toda a companhia. Além da governança técnica (Python e Power BI), lideramos o desenvolvimento de soluções avançadas de GenAI e Low Code (Power Platform e n8n), entregando desde diversos assistentes conversacionais integrados ao WhatsApp até agentes autônomos executores de tarefas, além de inúmeras outras ferramentas.

Atuamos de forma transversal: recebemos demandas e desafios de todas as áreas de negócio e da TI, e nossa missão não é apenas solucionar problemas, mas sim transformar necessidades pontuais em produtos escaláveis. Gerimos uma plataforma interna de criação de assistentes virtuais e ferramentas que democratizam o uso da IA para milhares de colaboradores. Se você gosta de transformar uma dor operacional em uma solução que impacta milhares de pessoas, aqui é o seu lugar.
Principais atividades

- Produzir software de forma AI-native: conduzir agentes e LLMs a partir de especificações, mantendo responsabilidade técnica integral pelo resultado. Você especifica, orquestra, revisa e responde pelo código. A IA executa;

- Conduzir o ciclo de Spec-Driven Development : transformar requisitos em especificações executáveis e artefatos de contexto (ex.: /specify, /plan) que servem de contrato para o trabalho humano e para os agentes.

- Calibrar a autonomia progressiva da IA conforme risco e maturidade do contexto: saber quando aceitar a geração autônoma e quando intervir manualmente, sem perder o controle do "o quê" e do "porquê".

- Participar do rito de Pull Request Aumentado , revisando não apenas sintaxe, mas intencionalidade : aderência aos critérios de aceite, decisões técnicas e impacto funcional — inclusive sobre código gerado por agentes, não só por humanos.

- Contribuir para a camada de conhecimento e os contextos reutilizáveis (skills, padrões, decisões arquiteturais, conectores/MCPs) que tornam os agentes consistentes e confiáveis no domínio da MRV.

- Aplicar boas práticas de arquitetura e engenharia para entregar código limpo, testável e sustentável, em sistemas de diferentes características (monolitos e/ou distribuídos), com foco em valor de negócio e ritmo sustentável.

- Contribuir com testes automatizados, observabilidade — inclusive sobre a qualidade e o custo do output de IA — e práticas que reduzam retrabalho e débito técnico.

- Atuar em times colaborativos guiados por valor, usando metodologias ágeis e práticas como code review, pair e mob programming, compartilhando aprendizados e sendo mentorado(a) por profissionais mais experientes.

Conhecimento técnico (mandatório)

- Pelo menos 3 anos de experiência com desenvolvimento de software, com domínio forte em Python e capacidade comprovada de transitar pelas demais com apoio de IA. Valorizamos experiência Fullstack.

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Spec-Driven Development como competência central : escrever especificações não ambíguas, decompor em planos verificáveis e definir critérios de aceite que funcionem como contrato para humanos e agentes (ex.: /specify, /plan).

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Engenharia de Contexto : construção e gestão de contexto para LLMs — instruções, restrições, exemplos, seleção de ferramentas/MCPs e controle da janela de contexto.

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Uso de IA Generativa e ferramentas agentivas aplicado ao desenvolvimento, com responsabilidade, senso crítico e validação humana sistemática.

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Leitura crítica de código que você não escreveu : avaliar, validar e corrigir output de IA e de terceiros com a mesma profundidade do próprio código.

- Habilidade para escrever código de alta qualidade, bem organizado e testável, com domínio de OO e/ou bons princípios de design.

- Experiência com testes automatizados (unitários e/ou de integração).

- Uso de Git para versionamento e colaboração via Pull Requests.

- Experiência com bancos de dados SQL e fundamentos de modelagem de dados.

- Vivência com práticas ágeis (Scrum, Kanban ou XP).

Diferenciais

- Experiência prática com orquestração de agentes e MCPs/conectores (composição de ferramentas, automação de fluxos com IA).

- Familiaridade com avaliação e observabilidade de output de IA (medir qualidade, regressões, custo de tokens) e com arquiteturas model-agnostic .

- Experiência com arquiteturas distribuídas, microsserviços ou mensageria.

- Vivência com CI/CD, automação de build e release.

- Conhecimento em nuvem e/ou contêineres (Docker, Kubernetes).

- Experiência com frameworks de GenAI como LlamaIndex e LangChain.

- Experiência com desenvolvimento de RAG, Tools e MCP.

- Experiência com Streamlit para front-end.

- Experiência com processos Assíncronos, Paralelos e Filas.

- Manipulação de dados com Pandas.

- Vivência com ferramentas Low Code (principalmente N8N).

- Experiência com automação para SAP HANA.

- Conhecimento em CI/CD.

- Familiaridade com GCP e/ou Azure DevOps.

Soft skills e comportamentos

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Clareza de escrita e de especificação como skill de primeira ordem : no modelo AI-native, especificar bem é programar. Quem especifica mal, gera mal.

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Pensamento crítico e ceticismo técnico : não confiar cegamente em soluções automáticas, especialmente as geradas por IA.

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Conforto com ambiguidade e com delegar : soltar o controle do "como" mantendo o controle do "o quê" e do "porquê".

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Autonomia e responsabilidade para buscar soluções sem depender de direcionamento constante.

- Comunicação clara para discutir requisitos, decisões técnicas e trade-offs.

- Colaboração e respeito ao time, valorizando o aprendizado coletivo.

- Adaptabilidade em um ambiente de rápida evolução tecnológica.

- Importa-se genuinamente com o sucesso do produto e do time.

- Assume responsabilidades mesmo quando não são formalmente atribuídas.

- Aprende com erros, celebra conquistas coletivas e se posiciona com coragem diante de decisões difíceis.

Originally posted on Himalayas