Desenvolvedor(a) Fullstack Sênior

Peoplenect; São Paulo; On-site; BRL 240,000 - 360,000; Full time

Job summary

Peoplenect busca engenheiro(a) fullstack sênior para o time de Novos Canais, com foco em levar o agente de vendas para site e app Raia/Drogasil, mantendo serviços existentes.

Você trabalhará com React no site, React Native no app, e APIs Node/TypeScript (NestJS). Experiência com LLM em produção é obrigatória; Python e WhatsApp são diferenciais. Concurso de desafios, testes e deploy via GitLab CI e ArgoCD fazem parte do dia a dia.

Qualifications

• React em produção com hooks, estado e testes.
• React Native em produção com noção de módulos nativos.
• Node.js com NestJS/Express, REST/DTO e DI.
• GraphQL: schema, resolvers e consumo no front (Apollo ou similar).
• Observabilidade: logs, métricas, tracing com Datadog.
• Comunicação em tempo real: SSE/WebSocket com reconexão.
• Dados e mensageria: MongoDB, RabbitMQ, Redis.
• Git e MR; CI/CD em ambiente containerizado (Docker/Kubernetes).
• Uso de LLMs em produção: integração via APIs, prompts, tool calling, avaliação de qualidade.

Responsibilities

• Construir chat no site e app, com mensagens em tempo real e UI rica (carrossel, listas, botões).
• Integrar chat à sessão do usuário (logado, carrinho e pedido compartilhados).
• Manter e evoluir serviços Node/TypeScript (NestJS).
• Trabalhar com equipes de site e app para integração com design system e pipeline de lojas.
• Cuidar de deploy, testes, observabilidade e incidentes (Datadog, GitLab CI, ArgoCD).
• Documentar módulos, regras de negócio e ADRs no MR da mudança.

Skills

React

React Native

Node.js

NestJS

GraphQL

Observability

WebSocket/SSE

MongoDB

RabbitMQ

Redis

Docker

Kubernetes

GitLab CI

ArgoCD

LLM integration

Arquitetura de software

Tools

Datadog

Docker

Kubernetes

ArgoCD

Terraform

GitLab CI

Apollo

AWS Bedrock

OpenAI API

Anthropic Claude

Gemini

Llama

Job description

Período: 6 meses, com possibilidade de extensão

Requisitos

Resumo da vaga

Buscamos uma pessoa desenvolvedora fullstack sênior para o time de Novos Canais, com duas frentes de igual peso: levar o agente de vendas (shopping agent) para o site e para dentro do app da Raia e da Drogasil, e manter e evoluir os serviços que o time já opera e os que ainda vai criar.

No dia a dia, a pessoa vai construir a experiência de chat em React, no site, e React Native, no app, e desenvolver features, correções e melhorias nos serviços Node/TypeScript (NestJS) do time. Experiência com LLM em produção é obrigatória; Python e o ecossistema de WhatsApp são diferenciais.

O que a pessoa vai fazer

O tempo se divide entre levar o bot ao site e ao app e evoluir os serviços do time; nenhuma das frentes é secundária.

Construir o chat do bot no site e no app: React no site e React Native embarcado no app, com mensagens em tempo real, componentes ricos (carrossel de produtos, listas, botões, PIX, formulários) e estados de erro, reconexão e histórico.

Integrar o chat à sessão do usuário: usuário logado, carrinho e pedido compartilhados entre site, app e conversa.

Manter e evoluir os serviços do time

Trabalhar com os times do site e do app para definir como o bot entra na navegação, no design system e no pipeline de publicação das lojas.

Cuidar do que vai para produção: testes, observabilidade no Datadog, deploy via GitLab CI e ArgoCD, participação em investigação de incidentes.

Documentar enquanto mexe: módulos, regras de negócio e ADRs no mesmo MR da mudança.

Requisitos obrigatórios

React em produção: hooks, gerenciamento de estado, componentização e testes.

React Native em produção, com noção de módulos nativos.

Node.js com NestJS (ou Express com arquitetura equivalente): APIs REST, injeção de dependência, validação de DTO.

GraphQL: desenho de schema, resolvers e consumo no front (Apollo ou similar).

Observabilidade: logs, métricas e tracing distribuído (Datadog ou similar), e uso disso para investigar problemas em produção.

Comunicação em tempo real: SSE ou WebSocket, com reconexão e reentrega.

Dados, mensageria e cache: MongoDB ou banco similar, fila (RabbitMQ ou similar) e Redis.

Git e MR: revisão de código, CI e deploy em ambiente containerizado (Docker/Kubernetes).

Uso de LLM em produção (AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Llama ou similar): integração via API, prompts, tool calling, avaliação de qualidade, latência e custo.

Esperamos senioridade: autonomia para decidir arquitetura entre site, app e serviços, conduzir a entrega até produção e apoiar o time em revisão de código.

Diferenciais:

Agentes com LangGraph/LangChain: tools, estado de conversa, memória e retry.

UX de chat com IA: streaming de resposta, indicador de digitação, tratamento de resposta lenta.

WhatsApp Flows: formulários nativos, endpoint de dados e criptografia do payload.

Mensagens interativas (listas, botões, catálogo) e janela de 24 horas.

Outros

Varejo ou e-commerce: carrinho, checkout, pagamento PIX.

Serviços - Node.js, TypeScript, NestJS, GraphQL (Apollo)

Dados e mensageria - RabbitMQ (Amazon MQ), Redis, MongoDB

Infra e operação - Docker, Kubernetes (EKS), ArgoCD, Terraform, GitLab CI, Datadog