Desenvolvimento Android Sênior

Quais serão suas responsabilidades? Desenvolver novas funcionalidades no app Android, com foco em qualidade de código, performance e aderência aos padrões arquiteturais do time; Sustentar e corrigir issues em produção, garantindo estabilidade e boa experiência para os usuários do banco; Implementar e manter integrações com APIs REST e serviços financeiros externos, garantindo resiliência e segurança nas chamadas; Conduzir e revisar testes unitários e de integração, mantendo cobertura consistente no projeto; Participar ativamente de code reviews, elevando os padrões de qualidade e boas práticas do time; Colaborar com produto e design na implementação de telas e fluxos com foco em UX/UI e acessibilidade; Apoiar o processo de build e publicação na Play Store via pipelines de CI/CD mobile; Monitorar a saúde do app via Firebase (Crashlytics, Analytics) e atuar proativamente em melhorias de estabilidade; Documentar decisões técnicas e participar dos rituais do squad (refinamentos, planning, retrospectivas); Utilizar IA generativa (Claude) como apoio no ciclo de desenvolvimento — geração de código e testes, refatoração e revisão — sempre com validação técnica e cuidado com dados sensíveis. O que é necessário para participar desse processo seletivo? Kotlin como linguagem principal — domínio com uso em projetos reais de produção; Java — experiência para manutenção de código legado e leitura de bibliotecas; App publicado e mantido na Play Store — evidência comprovada no histórico; Arquitetura MVVM + Clean Architecture — aplicação consistente em projetos de médio ou grande porte; Orientação a Objetos e boas práticas de código limpo (SOLID, DRY); Consumo de APIs REST com tratamento de erros, autenticação e segurança; Jetpack — conhecimento de componentes (ViewModel, LiveData, Navigation, etc.); Room ou SQLite — experiência com persistência local em apps Android de produção; Testes unitários — condução com JUnit, Mockito ou equivalente; Pipelines de CI/CD mobile — Fastlane, Bitrise, GitHub Actions ou similar; Processo de publicação na Play Store — submissão, tracks, rollout e monitoramento; Firebase — Crashlytics e Analytics em apps de produção. EXPERIÊNCIA 5+ anos de desenvolvimento Android nativo com apps publicados na Play Store; Participação em concepção colaborativa de produto — refinamentos com times de negócio e design. IA APLICADA AO DESENVOLVIMENTO Ferramentas de IA generativa — uso consolidado no dia a dia (Claude, GitHub Copilot, ChatGPT ou similares) para geração, refatoração e depuração de código, entendimento de código legado e escrita de documentação; Claude (Anthropic) — conhecimento específico é um diferencial competitivo, pois é a IA utilizada internamente pelo AGI Bank; Prompt engineering — capacidade de estruturar instruções claras, fornecer o contexto certo (código, arquitetura, requisitos) e iterar sobre as respostas para obter resultados assertivos de LLMs; Jetpack Compose — construção de interfaces declarativas com uso prático em projetos; Coroutines / Flow — programação assíncrona e reativa com Kotlin; Hilt ou Dagger — injeção de dependência em projetos de médio ou grande porte; Experiência com aplicações financeiras reguladas (BACEN, LGPD, PCI); Segurança mobile — certificate pinning, biometria, criptografia local; Testes de UI com Espresso ou Jetpack Compose Testing; Inglês técnico para leitura de documentação e comunicação assíncrona; Portfólio público ou contribuições open source (GitHub); Conhecimento em acessibilidade mobile (TalkBack, Dynamic Font); Claude Code ou ferramentas de codificação assistida por IA — uso prático de agentes de código no terminal ou na IDE, delegando tarefas completas (implementação, testes, refatoração, documentação) com supervisão e validação técnica; Geração de testes automatizados com apoio de IA — uso de LLMs para acelerar cobertura de testes unitários e de integração; Code review assistido por IA — uso de IA como apoio na revisão de PRs, inclusive integrada ao pipeline (ex.: Claude Code em GitHub Actions), sem substituir o julgamento técnico do time; Workflows agênticos — orquestração de agentes de IA em tarefas de múltiplas etapas (planejar, executar, verificar), incluindo automação de tarefas repetitivas do dia a dia; MCP (Model Context Protocol) — conexão de LLMs a ferramentas e contexto do time (GitHub, Jira, documentação interna) para respostas mais precisas e ações automatizadas; Padronização de IA no time — criação de regras e contexto de projeto (ex.: CLAUDE.md, prompts e skills compartilhados) para uso consistente e seguro da IA pelo squad; Refatorações e migrações assistidas por IA — uso de LLMs em mudanças de larga escala típicas de Android (Java ? Kotlin, XML Views ? Jetpack Compose, atualização de dependências).