Atuar no time Acelera com autonomia técnica, conduzindo features de ponta a ponta em produtos de IA, integrando LLMs em soluções reais, propondo melhorias técnicas e contribuindo com qualidade e arquitetura. Posição para quem já tem experiência profissional consolidada e quer se especializar em IA aplicada.
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Desenvolvimento ponta a ponta: tocar features inteiras com pouca supervisão, do entendimento ao deploy; integrar APIs de IA em produtos reais; desenvolver serviços, integrações e automações; refatorar e evoluir código existente.
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Engenharia com IA: estruturar fluxos com LLMs (não só chamar API — pensar contexto, encadeamento, validação); otimizar prompts considerando custo, latência e qualidade; avaliar qual modelo usar em cada caso; conduzir POCs com autonomia.
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Qualidade e arquitetura: escrever código limpo, testável e documentado; fazer code reviews em PRs do time (incluindo de devs júniores); propor melhorias técnicas e ajustes de arquitetura; ajudar a definir boas práticas.
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Colaboração e ownership: alinhar diretamente com produto, implantação e CS; apoiar tecnicamente devs júniores quando necessário; ter senso de dono nas entregas; cobrar prazos e dar retorno.
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Experiência profissional comprovada de 1,5 a 3 anos como desenvolvedor (CLT, PJ ou freelancer com projetos sérios).
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Já colocou código em produção (não apenas projetos de estudo ou faculdade).
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Domínio de Python OU JavaScript/TypeScript (com Node.js).
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Construir e consumir APIs REST com tranquilidade.
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Experiência REAL com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.) — preferencialmente em ambiente profissional, mesmo que em projeto pequeno.
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SQL com confiança e noções de modelagem de banco.
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Git em fluxo profissional: branches, Pull Requests, code review.
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Capacidade de tocar uma feature do início ao fim com pouca supervisão.
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RAG, embeddings e bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Qdrant, etc.).
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Frameworks de IA (LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK).
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Frameworks web modernos (FastAPI, Next.js, NestJS, Express).
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Cloud (AWS, GCP ou Azure) — mesmo que nível básico.
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Experiência com observabilidade de IA (logs de prompts, custo, latência).
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Inglês técnico para documentação.
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Autonomia técnica e senso de dono.
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Pensamento crítico — questiona, propõe, não só executa.
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Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.
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Maturidade para lidar com pressão, prazo e mudança de prioridade.
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Mentalidade colaborativa — apoia o time e faz code review com qualidade.
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Capacidade de receber e dar feedback técnico.
Vaga para quem já tem 1,5 a 3 anos de experiência profissional, já colocou código em produção e já mexeu com IA em ambiente de trabalho (mesmo que em projeto pequeno). Não é vaga de entrada — é para quem quer aprofundar em IA aplicada com autonomia, tocando features inteiras, fazendo code review em colegas e contribuindo com a evolução técnica do time Acelera.
