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22 days ago

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Contract type:

Permanent

Location:

São Paulo, State of São Paulo, Brazil

Work mode:

Onsite

Published on:

1 October 2026

What they need


levva: o poder do simples. 💛🖤

Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas. Estamos conectados a tudo, e o que nos conecta é um sonho grande.

Buscamos uma pessoa para liderar a arquitetura das soluções do nosso time de desenvolvimento, com influência sobre os padrões técnicos da área. O objetivo é entender a fundo os nossos desafios de integração e de eficiência operacional e construir uma base organizada, sustentável e escalável, em que sistemas tradicionais e agentes de IA convivem com responsabilidades claras.

Você vai trabalhar próximo à gestão de desenvolvimento, aos times de engenharia, ao time de produto e às áreas de negócio (operações, cadastro, faturamento e integração de corretoras adquiridas).

Disponibilidade para modelo híbrido, com 3 dias presenciais por semana em Pinheiros São Paulo/SP

Definir e evoluir a arquitetura de referência das soluções do time, documentando decisões em ADRs e mantendo a visão de arquitetura atualizada.

Desenhar estratégias de integração baseadas em modelos canônicos e contratos bem definidos, reduzindo o acoplamento ponto a ponto entre sistemas.

Projetar arquiteturas de agentes de IA prontas para produção: orquestração, uso de ferramentas, RAG, gestão de contexto, avaliação contínua, observabilidade, controle de custo e guardrails, incluindo pontos de revisão humana.

Estabelecer padrões de engenharia (DDD, separação de responsabilidades, CQRS quando fizer sentido, rastreabilidade de dados, segurança e LGPD) e apoiar os times na aplicação deles.

Atuar no fluxo de desenvolvimento orientado a especificações, garantindo que especificações técnicas sejam claras, testáveis e consumíveis por times e por ferramentas de IA.

Conduzir avaliações técnicas de fornecedores, plataformas e ferramentas, com recomendações fundamentadas em custo, risco e aderência.

Revisar desenhos e código em pontos críticos, fazer provas de conceito e atuar hands-on quando a decisão exigir validação prática.

Traduzir problemas de negócio em opções técnicas com trade-offs explícitos, comunicando para públicos técnicos e executivos.

Identificar e priorizar débito técnico com critério de impacto operacional.

Experiência sólida no desenvolvimento e na arquitetura de sistemas em .NET (C#), em ambiente de produção.

Experiência com Python, especialmente no ecossistema de IA e dados.

Experiência comprovada em arquitetura de software: integração entre sistemas, APIs, mensageria, modelagem de domínio e decisões de escalabilidade e resiliência.

Ao menos uma solução baseada em agentes ou LLMs levada a produção, com capacidade de explicar como ela foi avaliada, monitorada e protegida contra falhas.

Experiência em nuvem (Azure/GCP) e em práticas de CI/CD.

Comunicação clara e capacidade de transitar entre áreas técnicas e de negócio, negociando prioridades e explicando trade-offs sem jargão desnecessário.

Os desafios que você vai encontrar

Integração entre múltiplos sistemas de mercado e internos (como Salesforce, Quiver e Protheus), com formatos, contratos e qualidade de dados heterogêneos.

Processos operacionais de alto volume, como movimentação cadastral de beneficiários e conciliação de faturas, ainda com forte dependência de trabalho manual.

Onboarding de dados de corretoras adquiridas, que exige mapeamento, normalização e governança de dados em escala.

Definição de onde agentes de IA geram valor real e de onde uma solução determinística é a escolha correta.

Diferenciais

Vivência no mercado de seguros, benefícios ou serviços financeiros.

Experiência com modelos canônicos de dados, ETL e processos de reconciliação.

Conhecimento de frameworks de agentes (como Semantic Kernel, LangGraph ou similares) e de protocolos como MCP.

Experiência com desenvolvimento orientado a especificações e com uso de IA no ciclo de desenvolvimento.

Experiência com Azure DevOps.

Formação ou especialização em IA, Machine Learning ou Arquitetura de Software.

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