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TECH LEAD | SENIOR FULL STACK & AI ENGINEER

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17 days ago

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Contract type:

Permanent

Location:

São Paulo, State of São Paulo, Brazil

Work mode:

Onsite

Published on:

10 October 2026

What they need


Software Engineering

  • C#/.NET
  • Full Stack
  • Mobile
  • Inteligência Artificial

Empresa: MagnoTech

Localização: São Paulo/SP

Modelo de trabalho: Híbrido - 1x por semana na empresa

Senioridade: Sênior / Tech Lead

Contrato PJ + bonificações

Sobre a empresa A MagnoTech é uma empresa de tecnologia especializada no desenvolvimento de soluções de transformação digital B2B, integrando engenharia de software, Inteligência Artificial, automação, dados, Machine Learning, visão computacional e aplicações web e mobile.

Buscamos um profissional com elevada senioridade técnica para assumir a liderança, sustentação e evolução de projetos tecnológicos de alta complexidade.

O desafio da posição Atuar como uma das principais referências técnicas da MagnoTech, combinando desenvolvimento hands-on, visão arquitetural, resolução de problemas complexos e liderança técnica.

O profissional será responsável por assumir projetos existentes, compreender suas arquiteturas, identificar riscos e oportunidades de melhoria, implementar soluções e orientar desenvolvedores, assegurando qualidade, estabilidade e previsibilidade nas entregas.

Trata-se de uma posição de liderança técnica com atuação direta no código, e não exclusivamente gerencial. Principais responsabilidades

  • Liderar tecnicamente projetos de software, aplicações web, mobile e soluções de Inteligência Artificial.
  • Definir e evoluir arquiteturas de sistemas, garantindo escalabilidade, segurança e qualidade.
  • Desenvolver, revisar e sustentar aplicações utilizando principalmente C#/.NET.
  • Atuar no desenvolvimento Full Stack, integrando backend, frontend, bancos de dados e APIs.
  • Assumir projetos existentes, diagnosticando problemas técnicos, dependências e oportunidades de evolução.
  • Participar da evolução de aplicativos mobile e suas integrações com sistemas corporativos.
  • Projetar e integrar soluções de IA, incluindo LLMs, agentes inteligentes, Machine Learning e visão computacional.
  • Realizar code reviews, estabelecer padrões técnicos e orientar desenvolvedores.
  • Apoiar estimativas, priorização de demandas, planejamento e gestão de riscos técnicos.
  • Atuar na resolução de incidentes, otimização de performance e sustentação de sistemas em produção.
  • Contribuir para práticas de DevOps, CI/CD, observabilidade e documentação técnica.
  • Traduzir necessidades de negócio em soluções tecnológicas viáveis.

Requisitos indispensáveis Experiência profissional

  • Experiência sólida em engenharia de software, preferencialmente com 7 anos ou mais de atuação.
  • Vivência em liderança técnica, arquitetura de soluções ou posições equivalentes.
  • Experiência prática no desenvolvimento e sustentação de sistemas complexos em produção.
  • Capacidade de assumir projetos desenvolvidos por outras equipes, compreender sua arquitetura e conduzir melhorias.
  • Experiência orientando desenvolvedores e tomando decisões técnicas.

Backend e arquitetura

  • Domínio de C# e .NET, incluindo ASP.NET Core e desenvolvimento de APIs REST.
  • Conhecimento de Entity Framework Core, LINQ, autenticação, autorização e integrações.
  • Experiência com arquitetura de software, princípios SOLID, testes automatizados e boas práticas de desenvolvimento.
  • Familiaridade com microsserviços, processamento assíncrono e integrações entre sistemas.

Full Stack e dados

  • Experiência com React, Next.js e/ou TypeScript.
  • Conhecimento de bancos de dados relacionais, especialmente SQL Server e/ou PostgreSQL.
  • Experiência com modelagem de dados, otimização de consultas e integração frontend/backend.

Mobile

  • Experiência prática ou capacidade técnica comprovada para atuar na manutenção e evolução de aplicativos Android e/ou iOS.
  • Conhecimento de pelo menos um ecossistema mobile, como React Native, Flutter, .NET MAUI, Xamarin, Swift ou Kotlin.
  • Familiaridade com integração de APIs, autenticação, sincronização e publicação de aplicativos.

Inteligência Artificial

  • Experiência prática na integração de soluções de IA a produtos de software.
  • Conhecimento de Python e fundamentos de Machine Learning.
  • Experiência com LLMs, APIs de modelos generativos e aplicações de IA.
  • Conhecimento de arquiteturas de agentes de IA, integração com ferramentas e automação de processos.
  • Capacidade de compreender, diagnosticar e evoluir soluções de IA já existentes.

Infraestrutura

  • Experiência com Git, Docker, Linux, CI/CD e serviços em nuvem.
  • Conhecimento de deploy, monitoramento, observabilidade e segurança de aplicações.

Conhecimentos desejáveis

  • Machine Learning com scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Pandas e NumPy.
  • Engenharia de LLMs: RAG, embeddings, bancos vetoriais, structured outputs, function calling, avaliação e guardrails.
  • Desenvolvimento de agentes utilizando LangGraph, LangChain, CrewAI, OpenAI Agents, Claude Agent SDK, MCP ou tecnologias equivalentes.
  • Experiência com Claude Code, Skills e ferramentas modernas de desenvolvimento assistido por IA.
  • IA conversacional, assistentes corporativos, chatbots, copilots e integrações com CRM/ERP.
  • Visão computacional com OpenCV, YOLO, OCR, classificação, detecção e segmentação de imagens.
  • Cloud computing em Azure, AWS, GCP ou DigitalOcean.
  • MLOps, model serving, monitoramento de modelos e pipelines de inferência.
  • Conhecimento de mensageria, Redis, WebSockets e sistemas distribuídos.

Diferenciais competitivos

  • Experiência em startups, SaaS, software houses ou consultorias de tecnologia.
  • Vivência em ambientes B2B com múltiplos projetos e clientes simultâneos.
  • Experiência assumindo sistemas legados e modernizando arquiteturas.
  • Conhecimento aprofundado do ecossistema Microsoft e Azure.
  • Experiência com aplicações de visão computacional em produção.
  • Atuação com agentes autônomos e automação inteligente de processos.
  • Experiência com infraestrutura para modelos de IA, GPU workloads e Kubernetes.

Competências comportamentais

  • Ownership: senso de responsabilidade pelos projetos, com autonomia para identificar e solucionar problemas.
  • Liderança técnica: capacidade de orientar, desenvolver e elevar a qualidade técnica da equipe.
  • Pensamento analítico: habilidade para diagnosticar problemas complexos e tomar decisões fundamentadas.
  • Visão sistêmica: compreensão das relações entre arquitetura, software, infraestrutura, dados e negócio.
  • Comunicação assertiva: capacidade de dialogar com desenvolvedores, gestores, clientes e executivos.
  • Pragmatismo: foco em soluções viáveis, eficientes e sustentáveis.
  • Adaptabilidade: facilidade para atuar em diferentes tecnologias, sistemas e contextos.
  • Aprendizagem contínua: atualização constante em engenharia de software, IA e tecnologias emergentes.

Regime De Contratação Pessoa Jurídica

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