Projetar, desenvolver e sustentar funcionalidades e integrações de média complexidade com autonomia, conectando necessidades de negócio a soluções escaláveis. Incorporar IA ao ciclo de engenharia por meio de prompts estruturados, agentes, Skills, automações e avaliações básicas de qualidade. IA no dia a dia: Construir fluxos de trabalho assistidos por IA e integrações simples com modelos. Criar agentes e Skills com critérios de aceite, avaliar resultados e saber quando exigir revisão humana.

Responsabilidades:
• Analisar requisitos, estimar esforço e propor soluções para aplicações React/Vue, serviços NestJS/Node.js e 
C#/.NET 8 com CQRS. 
• Desenvolver APIs REST, integrações resilientes e fluxos com SAP B1, Salesforce, Chatwoot e terceiros. 
• Modelar e otimizar estruturas e consultas em PostgreSQL, Supabase e BigQuery, considerando segurança e 
desempenho. 
• Construir automações em n8n com tratamento de erros, observabilidade e documentação. 
• Implementar testes unitários, integração e ponta a ponta; participar ativamente de code reviews. 
• Apoiar pipelines com GitHub, Docker e Harness, diagnosticando falhas de build e implantação. 
• Estruturar prompts, Skills e Agentes para desenvolvimento, análise e documentação, definindo entradas, 
restrições e critérios de aceite. 
• Integrar modelos de IA a funcionalidades internas simples, aplicando guardrails, logs e revisão humana. 
• Avaliar qualidade das respostas de IA com casos de teste, precisão, segurança e custo básico. 
• Orientar Analistas I em práticas conhecidas e disseminar padrões do time. 

Habilidades específicas 
Obrigatórias:
• React, Vue, TypeScript/JavaScript e integração de interfaces web 
• NestJS, Node.js ou C#/.NET 8 com padrões como CQRS 
• APIs REST, integrações com terceiros e arquitetura de serviços 
• PostgreSQL, Supabase e uso do DBeaver para análise e operação de dados 
• Git, GitHub, Docker e práticas de entrega contínua 
• Integrações com SAP B1, Salesforce e Chatwoot 
• Utilizar ChatGPT/Codex, Claude e Gemini no trabalho diário, selecionando a ferramenta conforme a tarefa 
• Aplicar fundamentos de IA generativa: contexto, instruções, limites, alucinação, privacidade e validação humana 
• Criar e reutilizar prompts, Skills e Agentes com documentação, critérios de aceite e rastreabilidade 
• Modelagem de dados, testes automatizados e análise de desempenho 
• Fundamentos de integração de LLMs, avaliação de respostas, guardrails e observabilidade 

Diferenciais:
• Experiência com Lovable para prototipação validada 
• Conhecimento de Harness e práticas de observabilidade 
• Experiência com BigQuery e automações orientadas a dados