🎁 Antes de se candidatar, treine esta entrevista. Crie sua conta grátis no WorkMundi e ganhe um Treinamento de Entrevista no HelpsYouSpeak — sem custo, sem cartão. Quero meu treinamento →
A FCamara está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Software AI-Native para atuar em parceria com uma das maiores construtoras da América Latina. Este profissional será responsável por produzir software de forma AI-native, conduzindo agentes e LLMs a partir de especificações e mantendo responsabilidade técnica integral pelo resultado. A função envolve a condução do ciclo de Spec-Driven Development, transformando requisitos em especificações executáveis e artefatos de contexto, além de calibrar a autonomia progressiva da IA conforme o risco e maturidade do contexto. Responsabilidades Produzir software de forma AI-native: conduzir agentes e LLMs a partir de especificações, mantendo responsabilidade técnica integral pelo resultado. Conduzir o ciclo de Spec-Driven Development: transformar requisitos em especificações executáveis e artefatos de contexto que servem de contrato para o trabalho humano e para os agentes. Calibrar a autonomia progressiva da IA conforme risco e maturidade do contexto: saber quando aceitar a geração autônoma e quando intervir manualmente, sem perder o controle do "o quê" e do "porquê". Participar do rito de Pull Request Aumentado, revisando não apenas sintaxe, mas intencionalidade: aderência aos critérios de aceite, decisões técnicas e impacto funcional — inclusive sobre código gerado por agentes, não só por humanos. Contribuir para a camada de conhecimento e os contextos reutilizáveis (skills, padrões, decisões arquiteturais, conectores/MCPs) que tornam os agentes consistentes e confiáveis no domínio da MRV. Aplicar boas práticas de arquitetura e engenharia para entregar código limpo, testável e sustentável, em sistemas de diferentes características (monolitos e/ou distribuídos), com foco em valor de negócio e ritmo sustentável. Contribuir com testes automatizados, observabilidade — inclusive sobre a qualidade e o custo do output de IA — e práticas que reduzam retrabalho e débito técnico. Atuar em times colaborativos guiados por valor, usando metodologias ágeis e práticas como code review, pair e mob programming, compartilhando aprendizados e sendo mentorado(a) por profissionais mais experientes.