TECH LEAD | SENIOR FULL STACK & AI ENGINEER
Software Engineering • C#/.NET • Full Stack • Mobile • Inteligência Artificial
Empresa: MagnoTech
Localização: São Paulo/SP
Modelo de trabalho: Híbrido ou presencial (a definir)
Senioridade: Sênior / Tech Lead
Sobre a empresa
A MagnoTech é uma empresa de tecnologia especializada no desenvolvimento de soluções de transformação digital B2B, integrando engenharia de software, Inteligência Artificial, automação, dados, Machine Learning, visão computacional e aplicações web e mobile.
Buscamos um profissional com elevada senioridade técnica para assumir a liderança, sustentação e evolução de projetos tecnológicos de alta complexidade.
O desafio da posição
Atuar como uma das principais referências técnicas da MagnoTech, combinando desenvolvimento hands-on, visão arquitetural, resolução de problemas complexos e liderança técnica.
O profissional será responsável por assumir projetos existentes, compreender suas arquiteturas, identificar riscos e oportunidades de melhoria, implementar soluções e orientar desenvolvedores, assegurando qualidade, estabilidade e previsibilidade nas entregas.
Trata-se de uma posição de liderança técnica com atuação direta no código, e não exclusivamente gerencial.
Principais responsabilidades
- Liderar tecnicamente projetos de software, aplicações web, mobile e soluções de Inteligência Artificial.
- Definir e evoluir arquiteturas de sistemas, garantindo escalabilidade, segurança e qualidade.
- Desenvolver, revisar e sustentar aplicações utilizando principalmente C#/.NET.
- Atuar no desenvolvimento Full Stack, integrando backend, frontend, bancos de dados e APIs.
- Assumir projetos existentes, diagnosticando problemas técnicos, dependências e oportunidades de evolução.
- Participar da evolução de aplicativos mobile e suas integrações com sistemas corporativos.
- Projetar e integrar soluções de IA, incluindo LLMs, agentes inteligentes, Machine Learning e visão computacional.
- Realizar code reviews, estabelecer padrões técnicos e orientar desenvolvedores.
- Apoiar estimativas, priorização de demandas, planejamento e gestão de riscos técnicos.
- Atuar na resolução de incidentes, otimização de performance e sustentação de sistemas em produção.
- Contribuir para práticas de DevOps, CI/CD, observabilidade e documentação técnica.
- Traduzir necessidades de negócio em soluções tecnológicas viáveis.
Requisitos indispensáveis
Experiência profissional
- Experiência sólida em engenharia de software, preferencialmente com 7 anos ou mais de atuação.
- Vivência em liderança técnica, arquitetura de soluções ou posições equivalentes.
- Experiência prática no desenvolvimento e sustentação de sistemas complexos em produção.
- Capacidade de assumir projetos desenvolvidos por outras equipes, compreender sua arquitetura e conduzir melhorias.
- Experiência orientando desenvolvedores e tomando decisões técnicas.
Backend e arquitetura
- Domínio de C# e .NET, incluindo ASP.NET Core e desenvolvimento de APIs REST.
- Conhecimento de Entity Framework Core, LINQ, autenticação, autorização e integrações.
- Experiência com arquitetura de software, princípios SOLID, testes automatizados e boas práticas de desenvolvimento.
- Familiaridade com microsserviços, processamento assíncrono e integrações entre sistemas.
Full Stack e dados
- Experiência com React, Next.js e/ou TypeScript.
- Conhecimento de bancos de dados relacionais, especialmente SQL Server e/ou PostgreSQL.
- Experiência com modelagem de dados, otimização de consultas e integração frontend/backend.
Mobile
- Experiência prática ou capacidade técnica comprovada para atuar na manutenção e evolução de aplicativos Android e/ou iOS.
- Conhecimento de pelo menos um ecossistema mobile, como React Native, Flutter, .NET MAUI, Xamarin, Swift ou Kotlin.
- Familiaridade com integração de APIs, autenticação, sincronização e publicação de aplicativos.
Inteligência Artificial
- Experiência prática na integração de soluções de IA a produtos de software.
- Conhecimento de Python e fundamentos de Machine Learning.
- Experiência com LLMs, APIs de modelos generativos e aplicações de IA.
- Conhecimento de arquiteturas de agentes de IA, integração com ferramentas e automação de processos.
- Capacidade de compreender, diagnosticar e evoluir soluções de IA já existentes.
Infraestrutura
- Experiência com Git, Docker, Linux, CI/CD e serviços em nuvem.
- Conhecimento de deploy, monitoramento, observabilidade e segurança de aplicações.
Conhecimentos desejáveis
- Machine Learning com scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Pandas e NumPy.
- Engenharia de LLMs: RAG, embeddings, bancos vetoriais, structured outputs, function calling, avaliação e guardrails.
- Desenvolvimento de agentes utilizando LangGraph, LangChain, CrewAI, OpenAI Agents, Claude Agent SDK, MCP ou tecnologias equivalentes.
- Experiência com Claude Code, Skills e ferramentas modernas de desenvolvimento assistido por IA.
- IA conversacional, assistentes corporativos, chatbots, copilots e integrações com CRM/ERP.
- Visão computacional com OpenCV, YOLO, OCR, classificação, detecção e segmentação de imagens.
- Cloud computing em Azure, AWS, GCP ou DigitalOcean.
- MLOps, model serving, monitoramento de modelos e pipelines de inferência.
- Conhecimento de mensageria, Redis, WebSockets e sistemas distribuídos.
Diferenciais competitivos
- Experiência em startups, SaaS, software houses ou consultorias de tecnologia.
- Vivência em ambientes B2B com múltiplos projetos e clientes simultâneos.
- Experiência assumindo sistemas legados e modernizando arquiteturas.
- Conhecimento aprofundado do ecossistema Microsoft e Azure.
- Experiência com aplicações de visão computacional em production.
- Atuação com agentes autônomos e automação inteligente de processos.
- Experiência com infraestrutura para modelos de IA, GPU workloads e Kubernetes.
Competências comportamentais
- Ownership: senso de responsabilidade pelos projetos, com autonomia para identificar e solucionar problemas.
- Liderança técnica: capacidade de orientar, desenvolver e elevar a qualidade técnica da equipe.
- Pensamento analítico: habilidade para diagnosticar problemas complexos e tomar decisões fundamentadas.
- Visão sistêmica: compreensão das relações entre arquitetura, software, infraestrutura, dados e negócio.
- Comunicação assertiva: capacidade de dialogar com desenvolvedores, gestores, clientes e executivos.
- Pragmatismo: foco em soluções viáveis, eficientes e sustentáveis.
- Adaptabilidade: facilidade para atuar em diferentes tecnologias, sistemas e contextos.
- Aprendizagem contínua: atualização constante em engenharia de software, IA e tecnologias emergentes.