[31976] AI ENGINEER (Developer Backend Java Sr)

About the role

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.

Responsável por projetar, construir e sustentar software de alta performance para atender aos objetivos do projeto. Sua missão é transformar requisitos de negócio em código fonte e sistemas backend escaláveis em Java (Spring Boot), integrando soluções modernas de Inteligência Artificial Generativa e LLMs ao longo de todas as etapas do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC).

Seguindo as definições arquiteturais e os processos ágeis do SDLC, o profissional atuará com análise crítica na investigação e solução de problemas técnicos complexos. Além de desenvolver código consistente e aplicar boas práticas de engenharia de software, você atuará na otimização dos fluxos de trabalho usando IA para acelerar a entrega, garantindo consistência, qualidade e transparência para o cliente e para a gestão.

Responsabilidades e Atribuições Atuação no Ciclo de Vida do Software (SDLC): Participar ativamente de todas as fases do SDLC (planejamento, análise de requisitos, design de arquitetura, codificação, testes, implantação e manutenção contínua), garantindo entregas alinhadas aos padrões de qualidade.

Desenvolvimento Java e Integração de IA: Projetar, desenvolver e sustentar sistemas backend resilientes e APIs RESTful em Java/Spring Boot, conectando o ecossistema a modelos de inteligência artificial de grande escala (LLMs).

Modernização do Workflow: Implementar e otimizar algoritmos, processos de automação e ferramentas de codificação baseadas em IA para acelerar as etapas do SDLC (escrita de código, testes automatizados, documentação) e aumentar a eficiência operacional.

Requisitos e Colaboração: Participar de reuniões de refinamento traduzindo necessidades de negócio em soluções funcionais e eficientes. Atuar colaborativamente nos ritos do framework ágil adotado, auxiliando nas estimativas de tempo e recursos.

Arquitetura, Mensageria e Dados: Seguir padrões arquiteturais (microserviços, Design Patterns) e construir fluxos de dados eficientes utilizando bancos de dados (SQL/NoSQL) e sistemas de mensageria (ex.: Kafka ou RabbitMQ).

Qualidade e Testes: Garantir a estabilidade e qualidade do código por meio de testes automatizados (unitários, integração e e2e com JUnit e Mockito), revisões de código (code review) e princípios de Clean Code.