[Job - 30376] AI Developer PL/SR (.NET + AWS)

About this 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. Procuramos pessoas localizados no Brasil para a posição de Mid Level/Senior IA Engineer  (.Net/ AWS), que atuarão em um projeto do ramo financeiro. Buscamos pessoas desenvolvedoras .Net que usam Inteligência Artificial como parte real do fluxo de trabalho - não como apoio pontual, mas integrada ao dia a dia de engenharia. Você vai atuar com automações e agentes capazes de executar tarefas complexas, interagindo com ferramentas e ambientes reais. Esperamos base técnica sólida em pelo menos uma stack de desenvolvimento, capacidade de estruturar boas especificações para IA e senso crítico para avaliar o que foi gerado. Responsabilidades: Atuar em todo o ciclo de desenvolvimento (design → build → test → deploy → operate) com suporte de IA Utilizar agentes e automações para execução de tarefas multi-step Estruturar inputs (prompts, specs) para orientar e controlar a IA Integrar com ferramentas de engenharia: Git, CI/CD, observabilidade Avaliar qualidade e segurança dos outputs gerados por IA Compreender a arquitetura por trás das soluções geradas, não apenas operar as ferramentas Requisitos: Desenvolvimento backend com .NET (APIs REST, microsserviços) Mensageria e processamento assíncrono (Kafka, SQS, eventos) Dominio em Cloud AWS (S3, EC2, Lambdas, SQS, DynamoDB, etc) Experiência com Banco de dados Relacionais e Não Relacionais; Arquitetura de sistemas distribuídos (DDD, desacoplamento, resiliência, escalabilidade) Qualidade de software (testes unitários, integrados, boas práticas) Conhecimento sobre Metodologias usando AI (SDD, AI-DLC, etc) Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen, testes, refactor, debugging) Construção de agentes (multi-step, tool usage, planning + execution) Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalente Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente) Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade) Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência.   Se você gostou, inscreva-se e boa sorte!   #LI-GV1 #Senior