[Job - 29605] AI Developer (.NET) Senior

Se você opera o ciclo de desenvolvimento de forma nativa com IA 
usando agentes, skills e automações como parte do fluxo diário, não como apoio pontual essa oportunidade é para você.

Você vai trabalhar num time onde IA não é suporte: é o meio. O trabalho envolve manter e evoluir fluxos de extração e transformação de conhecimento com agentes, avaliar e corrigir artefatos gerados, e contribuir para um ecossistema onde LLMs e ferramentas como o Claude Code estão no centro do desenvolvimento.

- Executar e validar artefatos gerados em fluxos de extração e
transformação de conhecimento.
- Identificar e corrigir gaps em artefatos estruturados — campos nulos,
referências inconsistentes, status incorretos.
- Criar e manter definições de comportamento para agentes IA
(instruction files, system prompts) em cada etapa do fluxo.
- Escrever scripts Python para transformação de dados, normalização de
YAML e validação de artefatos.
- Auxiliar times a verificarem e validarem assets gerados pelos agentes e
pipelines.
- Revisar PRDs, épicos e documentos de requisitos gerados por IA
usando checklists de revisão estruturados.
- Manter documentação técnica: READMEs, entradas de CLAUDE.md e
referências de skills.

Fundamentos técnicos: 
- Python para scripting e processamento de dados ( PyYAML , argparse, pathlib , json , pytest).
- Formatos de dados estruturados: YAML, JSON e Markdown como
medium de trabalho.
- Spec-driven development.
- Git: branching, PR review, commits semânticos.
- Comunicação clara  e avaçanda em inglês:  escrita e verbal para alinhamentos com time distribuído e cliente.

 

Ferramentas e ecossistema AI:
- Uso consistente de ferramentas AI-Coding como Claude Code, GitHub, Copilot, Cursor ou similares no fluxo diário de trabalho.
- Consumo de APIs de LLM (Anthropic, OpenAI ou similares).
- Model Context Protocol (MCP) e slash-commands / interfaces
operacionais baseadas em prompt.
- Avaliação crítica de outputs de IA.

 

Capacidades sênior em:
- Diagnóstico de falhas sistêmicas em pipelines automatizados 
rastrear uma classe de erros até a causa raiz no gerador ou no schema e corrigir de forma data-agnóstica.
- Design de novos steps de pipeline com contratos de entrada/saída bem definidos.
- Avaliação semântica de artefatos gerados: não apenas estrutura, mas aderência à fonte.
- Capacidade de guiar e orientar membros do time com o uso das ferramentas de IA e fluxos de trabalho.

- Experiência autoral com instruction design para agentes AI  system rompts estruturados, skill definitions, avaliação de output como parte do fluxo de entrega.
- Experiência com Azure DevOps — work items, épicos, REST API de escrita.
- Conhecimento de Gherkin/BDD para geração e revisão de casos de teste.
- Familiaridade com padrões automotivos (STAR XML, mensageria
OEM/SOAP/REST).
- Leitura de codebase C# para navegação de contratos de interface.