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Ciandt
[Job-31349] Senior Python, React, AI Engineer Developer FullStack, Brazil
Brazil
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- Role family
- Engineering
- Seniority
- Senior
- Country
- BR
- Work mode
- On-site / unstated
- First seen by hirly
- 10 Sept 2026
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the posting
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.
Responsabilidades:
- - Atuar como protagonista de transformação digital e cultural na maior instituição bancária do Brasil, não apenas seguindo as práticas estabelecidas, mas construindo um alicerce de busca contínua pela excelência técnica;
- - Buscar e prezar pela melhoria contínua de processos e práticas de engenharia, com pensamento crítico e capacidade de orientação de desenvolvedores plenos e juniores na equipe;
- - Desempenhar um papel fundamental na arquitetura e desenvolvimento de sistemas Python (back-end) e React (front-end) de alta performance e escalabilidade;
- - Atuar como engenheiro(a) de IA de referência na squad, projetando, construindo e evoluindo agentes de IA (IA Agêntica) que automatizem processos e apoiem decisões de negócio;
- - Integrar LLMs e serviços de IA generativa (ex: AWS Bedrock) às soluções Python/React desenvolvidas pelo time, expondo essas capacidades via APIs e interfaces;
- - Atuar com foco no impacto a ser gerado pela solução e na experiência do usuário;
- - Colaborar com equipes multidisciplinares para projetar, desenvolver e implementar soluções eficientes de ponta a ponta (front e back);
Requisitos:
- - Experiência sólida em Python (Django, Flask ou FastAPI) para desenvolvimento de APIs e serviços back-end;
- - Experiência sólida em React (Hooks, Context API, Redux ou similares) para construção de interfaces;
- - Consumo e construção de APIs RESTful;
- - Conhecimento profundo em arquitetura de microserviços, design patterns, - Clean Architecture e padrão arquitetural BFF;
- - Prática em testes unitários e de integração com Pytest (back-end) e Jest/React Testing Library (front-end); testes end-to-end com Cypress;
- - Forte compreensão de bancos de dados relacionais e NoSQL;
- - Uso de serviços de mensageria como Amazon SQS ou Kafka;
- - Experiência com AWS (EC2, ECS, EKS, Fargate, S3, Lambda, SQS, SNS, API Gateway, CloudWatch, CloudFront);
- - Experiência em práticas de DevOps e automação com ferramentas como Docker e/ou Kubernetes;
- - Experiência em criação de infraestrutura como código usando Terraform e/ou AWS CloudFormation;
- - Experiência em trabalhar com equipes ágeis e metodologias Scrum/Kanban;
- F- amiliaridade com ferramentas de controle de versão, como Git e GitHub;
- - CI/CD - conhecimento em GitHub Actions ou AWS CodePipeline;
- - Experiência prática na construção de soluções com LLMs (Large Language Models) e IA generativa aplicadas a produtos reais;
- - Conhecimento e experiência com arquiteturas de IA Agêntica (agentes autônomos, multiagente, orquestração de tarefas e uso de ferramentas/tools);
- - Prática de prompt engineering, avaliação (evals) de modelos/agentes e técnicas de mitigação de alucinação;
- - Implementação de guardrails, observabilidade e monitoria de agentes de IA (custo, latência, qualidade das respostas);
- - Conhecimento em boas práticas de IA responsável, segurança e governança de dados sensíveis, essencial em ambiente bancário;
Diferenciais:
- - Experiência prévia no setor financeiro/bancário;
- - Conhecimento em PySpark ou processamento de grandes volumes de dados;
- - Uso de ferramentas de análise de código como Sonar;
- - Experiência com fine-tuning ou avaliação comparativa de modelos de IA;
- - Certificações AWS relacionadas a IA/ML (ex: AWS Certified Machine Learning);
- - Conhecimento e aplicação de Design Systems.
#LI-RR2