Desenvolvedor Back End Pleno (Java)

💛 Sobre o Alt.bank No alt.bank, acreditamos que crédito justo transforma vidas. Somos uma fintech brasileira que nasceu para democratizar o acesso a serviços financeiros com inovação, tecnologia própria e muito propósito social. Aqui, cada pessoa tem espaço para aprender e contribuir para um futuro mais inclusivo e queremos você nessa jornada com a gente! Nossa história começou em 2018, em São Paulo, e desde então seguimos inovando: em 2019 lançamos nosso app e cartão de débito, em 2022 o novücard, que revolucionou a experiência do cartão de crédito, e em 2025 expandimos para o mercado B2B com soluções que ajudam empresas a criarem suas próprias operações financeiras. Hoje, somos referência em infraestrutura de crédito no Brasil, unindo tecnologia, segurança e inclusão financeira. 💛 Sobre a Vaga 📍Remoto Buscamos uma Pessoa Desenvolvedora Backend Pleno para atuar na fronteira entre engenharia bancária e engenharia de agentes de IA. Você vai desenhar e construir microsserviços em Java/Quarkus e, também, arquitetar agentes autônomos e semi-autônomos que executam tarefas reais dentro dos nossos sistemas — desde automação de fluxos operacionais até assistentes que interagem com APIs de parceiros e do Bacen. Não se trata apenas de usar IA para escrever código mais rápido: você será responsável por projetar como os agentes pensam, decidem e agem dentro da infraestrutura bancária do alt.bank. 💛 Principais Responsabilidades Projetar, desenvolver e manter sistemas bancários de alta disponibilidade em Java e Quarkus, com arquitetura de microsserviços e mensageria (SQS/SNS); Desenhar e implementar agentes de IA (single-agent e multi-agent) que executam tarefas de negócio — orquestração de chamadas de ferramentas (tool/function calling), definição de escopos de ação, políticas de segurança e limites de autonomia; Integrar LLMs (via API — Anthropic, OpenAI, ou modelos hospedados internamente) aos sistemas backend, incluindo padrões como RAG, function calling, memória de contexto e protocolos como MCP (Model Context Protocol); Aplicar engenharia de prompt avançada não apenas para geração de código, mas como parte do design de comportamento dos agentes (system prompts, guardrails, avaliação de outputs); Revisar e depurar código e decisões geradas por agentes/IA, identificando erros lógicos, alucinações e casos de borda; liderar implementação customizada quando a automação não for suficiente; Desenhar e validar rapidamente PoCs e MVPs de soluções agenticas junto às áreas de negócio, medindo confiabilidade e taxa de acerto antes de escalar; Construir observabilidade e avaliação para agentes em produção (logging de decisões, tracing, métricas de qualidade/segurança); Identificar fragilidades de segurança em fluxos automatizados por IA e implementar salvaguardas (validação de outputs, human-in-the-loop quando necessário); Desenvolver testes unitários e de integração (Maven, Git) cobrindo tanto lógica determinística quanto comportamento de agentes, garantindo entregas contínuas sem regressões; Trabalhar lado a lado com produto, tecnologia e negócio, traduzindo dores operacionais em soluções agenticas escaláveis. Requisitos 💛 O que buscamos: Formação (concluída ou em andamento) em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas; Experiência sólida em backend com Java e Quarkus (ou Spring, com disposição para migrar); Experiência prática construindo agentes de IA ou aplicações com LLMs — orquestração de ferramentas, RAG, memória, avaliação de agentes (frameworks como LangChain4j, Spring AI, ou implementação própria são um diferencial); Conhecimento de protocolos de integração de agentes (MCP, function calling / tool use de APIs como Claude ou OpenAI); Domínio de engenharia de prompt aplicada tanto à geração de código quanto ao design de comportamento e guardrails de agentes; Conhecimento em bancos relacionais (MySQL, PostgreSQL) e NoSQL (Redis, MongoDB), incluindo modelagem de dados e, idealmente, bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Weaviate) para RAG; Conhecimento prático em arquitetura orientada a eventos com AWS SQS e SNS; Domínio em testes unitários/integração, Git, Maven, metodologias ágeis e pipelines de CI/CD; Capacidade de ler documentação técnica em inglês (boa comunicação em português ou inglês); Autonomia e proatividade em ambiente 100% remoto. Será Considerado Um Diferencial (nice-to-have) Experiência com observabilidade de LLMs/agentes (Langfuse, Grafana, tracing customizado); Contribuições em projetos open-source relacionados a LLM tooling; Experiência prévia em fintech/sistemas bancários regulados.