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Buscamos um(a) desenvolvedor(a) Java Sênior para atuar em projetos de alta prioridade no setor bancário, com foco na construção e evolução de aplicações backend que utilizam inteligência artificial como acelerador ao longo do ciclo de desenvolvimento. O(a) profissional será responsável por garantir qualidade, segurança e aderência aos padrões técnicos, além de conduzir experimentos com LLMs, RAG, agentes e automações aplicadas à engenharia de software. Responsabilidades – Desenvolver e manter aplicações Java (versões 8, 11 e 17) e microsserviços com Spring Boot, Spring Batch e arquitetura hexagonal; – Implementar integrações com MongoDB, Oracle, RabbitMQ e Kafka; – Criar e manter testes automatizados com JUnit e Mockito; – Utilizar GitLab e pipelines de CI/CD para versionamento, integração e entrega contínua; – Aplicar ferramentas de IA no desenvolvimento, testes, revisão, documentação e troubleshooting, avaliando criticamente o código gerado por IA; – Conduzir investigações técnicas, resolução de problemas críticos e experimentações envolvendo LLMs, RAG, agentes e guardrails. Ambiente – Banco de grande porte, com exigência de alta disponibilidade, segurança e conformidade regulatória. Modelo de trabalho – Híbrido, com atividades presenciais em Barueri (SP) e trabalho remoto parcial. Requisitos: • Experiência sólida com Java (versões 8, 11 e 17) e frameworks Spring Boot, Spring Batch e JPA; • Conhecimento comprovado em arquitetura de microsserviços e arquitetura hexagonal; • Experiência com bancos de dados MongoDB e Oracle; • Experiência com sistemas de mensageria RabbitMQ ou Kafka; • Domínio de testes unitários e de integração com JUnit e Mockito; • Experiência prática com GitLab e pipelines de CI/CD; • Uso efetivo de IA como apoio ao desenvolvimento de software, incluindo LLMs, engenharia de prompt, engenharia de contexto, RAG, agentes e guardrails; • Capacidade de validar, corrigir e melhorar resultados gerados por IA, garantindo segurança e manutenibilidade; • Experiência prévia em ambiente bancário. • Desejável: Conhecimento em AWS; Docker e Kubernetes; Kong como API Gateway; Backstage e Datadog; Integração de agentes ou ferramentas de IA com repositórios e pipelines; Familiaridade com GitHub Copilot, Claude Code ou ferramentas equivalentes.