[Job 32537] Mid Level QA [Squad SDLC AI], Brazil

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.

Estamos evoluindo nosso SDLC para uma estrutura agêntica, com Spec-Driven Development (SDD) como base. Nesse modelo, a qualidade começa na especificação, não no fim do ciclo. Buscamos uma pessoa Tester que atue em shift-left: ajudar a escrever specs testáveis, definir critérios de aceite verificáveis e construir os guardrails que permitem usar IA com segurança e previsibilidade.

Responsabilidades:

• - Participar da escrita e do refinamento de especificações (SDD), garantindo que sejam claras, completas, sem ambiguidade e testáveis;
• - Transformar specs e critérios de aceite em cenários de teste (BDD/Gherkin ou equivalente) antes do desenvolvimento, usando IA como apoio;
• - Definir a estratégia de testes do time para fluxos com agentes de IA: o que é validado automaticamente, o que exige revisão humana e quais são os quality gates;
• - Revisar código e testes gerados por IA, identificando lacunas de cobertura, falsos positivos e testes frágeis ou que só "passam" sem validar comportamento;
• - Construir e manter suítes de testes automatizados (API, backend e mobile) integradas ao pipeline de CI/CD como mecanismo de feedback para humanos e agentes;
• - Criar prompts, instruções e contextos reutilizáveis (ex.: skills, templates, regras) para geração de testes, massa de dados e relatórios;
• - Preparar massa de testes, incluindo geração sintética assistida por IA;
• - Realizar a Análise de Causa Raiz (RCA) de falhas e incidentes, atuando estrategicamente na definição de planos de mitigação e soluções de longo prazo para garantir a estabilidade do produto.
• - Definir e acompanhar métricas de qualidade do fluxo agêntico (escape de defeitos, cobertura por requisito, taxa de retrabalho em código gerado por IA, estabilidade dos testes);
• - Disseminar boas práticas de qualidade e uso responsável de IA para o time, apoiando a mudança de cultura;
• - Atuar de forma colaborativa com devs, POs e arquitetos, ao longo de todo o ciclo.

• Requisitos:
• - Experiência sólida com qualidade de software em times ágeis, com atuação em shift-left (participação em refinamento, critérios de aceite, testabilidade);
• - Experiência com automação de testes de API/backend e mobile (iOS e Android), com frameworks como WebDriverIO, Playwright, Cypress, Appium, PactumJS, mocha, REST Assured, Postman ou similares;
• - Vivência com CI/CD (ex.: GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps) e uso de testes como quality gates;
• - Experiência com BDD/TDD e escrita de cenários a partir de requisitos;
• - Uso prático de ferramentas de IA generativa no trabalho (ex.: Claude Code, Copilot, Cursor, ChatGPT) e noções de prompt engineering e engenharia de contexto;
• - Capacidade de análise crítica para validar saídas de IA e reconhecer alucinações, lacunas e riscos;
• - Experiência com ferramentas de gestão de tarefas (preferencialmente Jira) e gestão de testes (Zephyr ou similar);
• - Boa comunicação e capacidade de influenciar o time sem depender de hierarquia.

Diferenciais:

• - Experiência prática com SDD ou desenvolvimento orientado a especificação (ex.: OpenAPI, Spec Kit, Kiro);
• - Experiência construindo agentes, skills, subagentes ou automações com LLMs, ou com protocolos como MCP;
• - Conhecimento em avaliação de sistemas de IA (evals, testes de LLM, LLM-as-a-judge);
• - Testes de contrato (ex.: Pact), de performance e de segurança;
• - Cultura DevOps e observabilidade (shift-right);
• - Experiência em testes exploratórios e em análise de risco para priorizar o esforço de teste.