[Job-32145] AI Engineer (Enabling Team), Brasil

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 uma pessoa AI Engineer apaixonada por engenharia de software de ponta, resolução de problemas complexos e capacitação de times de alta performance.

Nesta posição, você fará parte da Squad Enabling , atuando como pessoa catalisadora da transformação Agentic SDLC em uma das maiores empresas de mobilidade da América Latina.

Se você possui sólida bagagem em engenharia de software, domina arquiteturas agênticas e quer transformar a forma como software é construído em escala, esta oportunidade é para você!

Responsabilidades

Habilitar processos, instalar capacidades técnicas de engenharia e inteligência artificial nas squads piloto e garantir a evolução contínua da plataforma de desenvolvimento agêntico do cliente, preparando os times para operar com autonomia e alto padrão de qualidade.

Adoção e Habilitação do Framework Agêntico: Garantir a adoção do ecossistema e ferramentas de IA nas squads piloto, atuando como Advisor e parceiro técnico no dia a dia dos times. Evolução do Workflow e Plataforma: Atuar em par com os engenheiros do cliente para identificar fricções, gargalos e oportunidades de melhoria na solução agêntica, propondo e priorizando o backlog evolutivo do framework.

Co-construção de Soluções Agênticas: Desenvolver e refatorar fluxos agênticos, bundles de agentes e instaciação automatizada de skills e repositórios em parceria com o time local.

Capacitação em Harness Engineering e Evals:Treinar e mentorar desenvolvedores nas melhores práticas do uso de IA, parametrização de Harness Engineering, escrita de critérios de aceite executáveis (Gherkin/DoR) e criação de Evals (avaliações automatizadas).

Instalação de Capabilities e Shift-Left de Qualidade: Instalar e amadurecer capacidades técnicas de engenharia de software nas squads — com foco especial em testes de componente isolados (WireMock e bancos em memória), suítes integradas e validações bloqueantes em CI/CD.

Apoio ao Move to Production (MTP) Agêntico: Apoiar na estruturação e validação de esteiras de deploy automatizado baseadas em pontuação de avaliação de risco automatizada.

Requisitos

Fundamentos de Engenharia de Software

• Sólida base em *Engenharia de Software
• Profundo conhecimento em princípios de design de software: modularidade, separação de conceitos (separation of concerns), testabilidade, manutenibilidade, resiliência e interfaces limpas.
• Experiência prática com Docker, CI/CD, automação de testes (unitários, componentes e e2e) e controle de versão (Git/GitHub/Azure DevOps).

Engenharia de IA e Arquiteturas Agênticas

• Capacidade comprovada de projetar e entregar soluções de IA Generativa e LLMs em nível de produção (production-grade).
• Domínio prático de padrões de IA Agêntica e RAG: uso de ferramentas (tool use), function calling, orquestração, fluxos Human-in-the-Loop e guardrails.
• Conhecimento de Agentic SDLC, coding agents, agentes de refatoração/revisão e integração com ferramentas de desenvolvedores.

Conhecimento em sistemas multi-agentes e workflows de execução longa.

• Domínio de estratégias de retrieval (embeddings, busca vetorial, chunking, reranking) e arquiteturas de recuperação de conhecimento corporativo (incluindo familiaridade com Knowledge Graphs ou GraphRAG).

Frameworks, SDKs e Provedores

• Proficiência em frameworks ou SDKs de IA, tais como LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, Strands ou similares.
• Experiência prática com múltiplos provedores de LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Azure OpenAI, AWS Bedrock, etc.).

Avaliação, Observabilidade e Qualidade (Evals & Ops)

• Domínio de Evals e Observabilidade em IA: métricas de qualidade, rastreamento (tracing), latência, consumo de tokens, análise de falhas e gestão de custos.

Experiência prática com plataformas de observabilidade e métricas como Datadog LLM Observability, LangSmith, OpenTelemetry ou soluções correlatas.

Diferenciais:

• Experiência prévia na atuação como Enabler ou mentor técnico em processos de transformação digital e adoção de IA em escala.
• Vivência na implantação de práticas de Shift-Left Quality e Quality Built-In em pipelines de CI/CD.

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Nossos benefícios:

• Plano de saúde e odontológico;
• Vale alimentação e refeição;
• Auxílio-creche;
• Licença parental estendida;
• Parceria com academias e profissionais de saúde e bem-estar via Wellhub (Gympass) TotalPass;
• Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
• Seguro de Vida;
• Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University);
• Clube de descontos;
• Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem-estar;
• Curso gestante e parentalidade responsável;
• Parceria com plataformas de cursos online;
• Plataforma para aprendizagem de idiomas;
• E muitos outros

Mais detalhes sobre os nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt-br/carreiras

Na CI&T, a inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência, é importante apresentar o seu laudo durante o processo seletivo. Consulte quais dados são necessários conter no laudo clicando aqui.

Assim, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece. Se ainda não tem o laudo caracterizador, não se preocupe: podemos te apoiar para obtê-lo.

Temos um time dedicado de Saúde e Bem-estar, especialistas em inclusão e grupos de afinidade que estarão com você em todas as etapas. Conte com a gente para fazer essa jornada lado a lado.