Estamos em busca de uma pessoa Arquiteta Java (GenAI & LLMOps) para atuar na construção de soluções modernas que combinam Engenharia de Software, Inteligência Artificial e arquiteturas escaláveis.
Essa pessoa será responsável por definir e evoluir arquiteturas de aplicações distribuídas, além de liderar iniciativas que utilizam Large Language Models (LLMs), automação inteligente, análise de dados e integração com ferramentas de IA para geração de valor ao negócio.
Buscamos alguém com forte background em Java, microsserviços e arquitetura de software, que também possua experiência ou interesse em aplicar GenAI, LLMOps e agentes de IA em ambientes corporativos.

Responsabilidades

Projetar e evoluir arquiteturas de software robustas, escaláveis e seguras utilizando Java.
Desenvolver e manter APIs RESTful e soluções baseadas em microsserviços.
Definir padrões arquiteturais, boas práticas de engenharia e direcionamento técnico para os times.
Atuar na resolução de desafios relacionados a performance, escalabilidade e segurança das aplicações.
Desenvolver soluções utilizando Inteligência Artificial aplicada ao negócio, incluindo integração com APIs de IA, LLMs e automação de processos.
Implementar mecanismos de análise automatizada de logs, observabilidade e troubleshooting utilizando GenAI.
Projetar fluxos de integração entre aplicações, modelos de IA, bases de dados e ferramentas corporativas.
Realizar revisões de código e apoiar a evolução técnica dos times de desenvolvimento.
Contribuir para a evolução de práticas de CI/CD, observabilidade e automação de desenvolvimento.
Trabalhar em colaboração com arquitetos, engenheiros e stakeholders para definir soluções alinhadas aos objetivos do negócio.

Requisitos para este desafio

Experiência sólida em Arquitetura de Software e desenvolvimento utilizando Java.
Experiência com APIs RESTful e arquitetura de microsserviços.
Conhecimento em padrões de arquitetura, design patterns e boas práticas de desenvolvimento.
Experiência com CI/CD utilizando Jenkins, GitLab CI ou ferramentas similares.
Conhecimento em Git e metodologias ágeis (Scrum/Kanban).
Experiência com integração de soluções de Inteligência Artificial em aplicações corporativas.
Conhecimento em Large Language Models (LLMs) e aplicações de GenAI.
Experiência com análise automatizada de logs, observabilidade e automação de processos.
Capacidade de projetar soluções escaláveis e seguras orientadas a dados e IA.
Ensino superior completo.

Diferenciais

Experiência prática com MCP (Model Context Protocol).
Conhecimento em LLMOps, AI Engineering e Agentic Workflows.
Experiência com RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Conhecimento em bancos vetoriais e plataformas de IA generativa.
Experiência com automação de processos utilizando IA.
Vivência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
Experiência com observabilidade e monitoramento de aplicações utilizando ferramentas modernas.