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Buscamos a pessoa que será referência técnica em engenharia de software AI-native na Bemobi : quem define como os times especificam, delegam a agentes de IA e verificam o que é entregue, sem abrir mão dos fundamentos de arquitetura, qualidade e segurança.
Essa posição responde pelos padrões de desenvolvimento assistido por agentes — specs, contexto, guardrails, verificação e harness compartilhado — e pela confiabilidade do que vai para produção. Atua em desenvolvimento e operação, e mede sucesso por resultado para o negócio e para o usuário, não por volume de código gerado.
#BeABemober 💙🚀
Especificação e contexto: definir o padrão de specs verificáveis — pré e pós-condições, invariantes, Given/When/Then — e manter o contexto que os agentes usam (, , skills e restrições).
Decomposição e orquestração: quebrar problemas complexos em unidades que um agente executa e um humano consegue verificar, coordenando vários agentes, worktrees isoladas e passagens de bastão.
Política de delegação: definir com os times o que se delega à IA (o que é fácil de verificar, de baixo risco ou repetitivo) e o que fica com as pessoas (design, decisões de produto e contexto organizacional).
Verificação: estabelecer a estratégia de testes, evals, mutation testing e benchmarks, e levar a revisão de código para o foco em intenção e risco, que escala com o volume gerado por agentes.
Guardrails determinísticos: garantir CI rigoroso, proteção de branch, CODEOWNERS, lotes pequenos e rollback fácil como base de confiança no sistema.
Segurança desde o início: desenhar agentes com identidade própria, menor privilégio, sandbox e defesa em profundidade, em conjunto com Segurança da Informação.
Harness como produto: evoluir o setup compartilhado de engenharia — instruções, ferramentas, hooks e skills — incorporando o que se aprende com cada falha.
Operação e confiabilidade: definir níveis de autonomia dos agentes em produção (L0 a L3), com autorização progressiva, dry-run e mecanismo de parada imediata; tratar cada agente como serviço, com SLOs, observabilidade e plano de contingência.
IA na operação: aplicar IA onde ela agrega — playbooks, detecção de anomalia, RCA, rascunho de postmortem e handoff de incidente — sem substituir automação clássica que já resolve.
Formação do time: mentorar ativamente, em especial juniores e plenos, e manter trilhas de fundamentos com prática deliberada sem IA, combatendo a atrofia de habilidades.
Comunicação com o negócio: traduzir limites, riscos e ganhos da IA para liderança e áreas de negócio, sustentando decisões técnicas com dados.
Experiência sólida em engenharia de software, com atuação como referência técnica (Staff, Principal ou Tech Lead) em sistemas de produção de alta escala.
Fundamentos fortes: arquitetura, estruturas de dados, invariantes e fronteiras de segurança — a base para identificar código gerado "quase certo".
Uso intensivo e comprovado de agentes de IA no dia a dia de desenvolvimento, com domínio de context engineering e spec-driven development.
Prática em TDD, testes automatizados e evals, e capacidade de desenhar estratégias de verificação para código gerado por IA.
Vivência com CI/CD, controle de versão, proteção de branch e entrega em lotes pequenos.
Vivência em operação de sistemas: observabilidade, SLOs, resposta a incidentes e postmortems.
Segurança aplicada: menor privilégio, isolamento e gestão de identidades e segredos.
Julgamento e desconfiança calibrada: saber quando parar e conferir, sem rejeitar a IA nem confiar cegamente nela.
Pensamento sistêmico e de risco, com foco em resultado para o negócio e para o usuário.
Boa comunicação com áreas técnicas, liderança e negócio, e disposição real para mentorar.
Diferenciais Experiência com orquestração de múltiplos agentes e com harness compartilhado entre times.
Vivência em SRE ou platform engineering, incluindo governança de agentes em produção e avaliações contínuas (inclusive LLM-as-a-Judge).
Experiência com mutation testing, benchmarks de performance ou testes de resiliência.
Projetos publicados construídos com agentes, com atenção a segurança e resistência a ataques.
Experiência em pagamentos, fintech, telecom ou outros ambientes de alto volume transacional.
Histórico de formação de engenheiros e de criação de trilhas técnicas.
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