Tech Lead – AI Engineering
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Estamos em busca de uma Tech Lead Sênior para compor um time altamente técnico, com foco em desenvolvimento. Você atuará em projetos estratégicos, com autonomia e participação ativa em decisões técnicas e arquiteturais. Essa é uma vaga ideal para quem busca impacto real no negócio, desafios técnicos constantes e um ambiente com autonomia, colaboração e inovação contínua.
Responsibilities
- Conduzir as decisões de arquitetura da plataforma e registrar o racional por trás delas
- Liderar tecnicamente a squad: padrões, code review, qualidade e ritmo de entrega
- Escrever código — aqui o lead constrói junto, não só orienta
- Definir como o time desenvolve com IA: ferramentas, práticas de revisão do que a IA produz e onde ela não deve ser usada
- Ser o interlocutor técnico com o parceiro de integração externo, antecipando e gerenciando o risco de dependência
- Definir a estratégia de conteinerização, deploy, observabilidade e infraestrutura como código no Azure
- Traduzir restrição técnica em decisão de produto junto com PO e design — e vice-versa
- Elevar o time: mentoria, pareamento e disseminação de contexto
Prerequisites
Obrigatórios
Experiência consolidada em desenvolvimento de software, com atuação real liderando squads técnicas
Java no backend e React no frontend, com atuação fullstack de verdade
Docker e conteinerização; experiência de deploy e operação em Azure
Banco relacional com profundidade: modelagem, performance, migração
Banco não relacional, sabendo justificar quando usar um e quando usar o outro
Processamento Assincrono RabbitMQ, SQS, SNS, Kafka
Desenvolvimento assistido por IA como prática de trabalho: uso diário de Claude Code, Copilot, Cursor ou equivalentes, com discernimento sobre onde a ferramenta acelera e onde ela atrapalha. Aqui isso não é diferencial nem curiosidade — é como o time entrega no prazo que temos
Integração com APIs de terceiros, incluindo desenho de camada de anticorrupção para contratos instáveis
Comunicação madura para sustentar decisão técnica diante do cliente
Comportamental
Autonomia e senso de dono
Conforto com ambiguidade e requisito em movimento
Capacidade de dizer não e apresentar a alternativa junto
Pragmatismo: escolher a solução que cabe no prazo sem hipotecar o futuro
Diferenciais
Projetos em saúde, com dado sensível e LGPD
Experiência com produto em fase de MVP
Experiência com produtos Legados e Monolitos
Experiência com Azure e AWS