ENGENHEIRO DE GOVERNANÇA E ADOÇÃO DE IA

Sobre a vaga

Buscamos um profissional com sólida experiência em engenharia de software e inteligência artificial generativa, com visão full stack e conhecimento em desenvolvimento de agentes, automações e ferramentas de IA aplicadas ao ciclo de desenvolvimento de software.

Esse profissional será responsável por conduzir iniciativas de governança e adoção de IA, avaliar modelos, ferramentas e workflows, acompanhar indicadores de utilização, custos, eficiência, qualidade e segurança, além de identificar oportunidades de otimização e novas aplicações de IA.

É importante ter experiência prática com LLMs e ferramentas como Codex, Cursor, Claude Code ou similares, conhecimento de desenvolvimento agêntico e AI-DLC, além de perfil investigativo, pragmático e autônomo. Buscamos alguém com capacidade de experimentar novas tecnologias, desenvolver provas de conceito, propor soluções e orientar equipes técnicas e de negócio, contribuindo para a evolução da plataforma de IA com foco em qualidade, segurança e eficiência.

Responsabilidades e atribuições

• Conduzir iniciativas de governança e adoção de IA, conectando a estratégia às necessidades das áreas de tecnologia, produto e negócio;
• Definir e acompanhar indicadores (KPIs) de utilização de IA, como consumo de tokens, custos, eficiência, qualidade e segurança, identificando oportunidades de otimização;
• Realizar curadoria de modelos, agentes, ferramentas, skills e workflows de IA, acompanhando tendências de mercado e conduzindo avaliações técnicas e benchmarks;
• Colaborar na evolução da plataforma de IA e do ciclo de desenvolvimento de software apoiado por IA (AI-DLC), propondo melhorias com foco em qualidade, segurança e eficiência;
• Desenvolver protótipos, provas de conceito (POCs), agentes e automações para validar novas abordagens e aplicações de IA;
• Orientar os times na escolha e utilização de modelos e ferramentas de IA, disseminando conhecimentos e boas práticas de desenvolvimento;
• Identificar oportunidades de aplicação de IA e apresentar propostas e recomendações técnicas para equipes de engenharia, produto e lideranças.

Requisitos e qualificações

• Sólida experiência em engenharia de software, com visão full stack, conhecimentos em back-end, front-end e dados, e domínio do ciclo de desenvolvimento de software;
• Experiência prática com IA generativa e LLMs aplicados à engenharia de software, incluindo desenvolvimento de agentes e automações;
• Vivência com ferramentas de desenvolvimento assistido por IA, como Codex, Cursor, Claude Code ou similares;
• Conhecimento de práticas de desenvolvimento agêntico e AI-DLC, incluindo utilização de skills, harnesses e workflows;
• Experiência na avaliação de modelos e ferramentas de IA, considerando qualidade, desempenho, adequação ao contexto e custo;
• Conhecimento de boas práticas de engenharia de software, qualidade de código e segurança no desenvolvimento com IA;
• Capacidade de definir e analisar indicadores de utilização de IA para orientar melhorias e otimizações;
• Perfil investigativo e pragmático, com autonomia para experimentar tecnologias e propor soluções;
• Excelente comunicação e capacidade de influência, com habilidade para apresentar recomendações e orientar públicos técnicos e de negócio.