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EXTREME DIGITAL CONSULTORIA E REPRESENTACOES LTDA
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Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Engenheiro de Software ll | Erudio — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
Desenvolvimento Altamente Eficiente: Escrever código limpo, escalável e seguro, utilizando assistentes de IA (como GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT/Claude) para acelerar o boilerplate e focar na arquitetura e resolução de problemas complexos.
Garantia de Qualidade Automação: Utilizar ferramentas de IA para gerar testes unitários e de integração robustos, além de acelerar o processo de code review e identificação de bugs.
Refatoração e Otimização: Alavancar LLMs para modernizar código legado, otimizar queries e melhorar a performance geral dos sistemas de forma ágil.
Arquitetura de Soluções: Participar ativamente do desenho técnico de novas funcionalidades, usando IA para validar padrões de projeto, comparar tecnologias e simular cenários.
Colaboração e Agilidade: Trabalhar em parceria com Product Managers e Designers, utilizando ferramentas inteligentes para prototipar rápido e transformar requisitos de negócio em código de produção.
Experiência Sólida em Desenvolvimento: Vivência prática construindo e mantendo aplicações em produção (seja em stacks de Backend, Frontend ou Fullstack).
Copilot Mindset: Domínio real de ferramentas de desenvolvimento auxiliadas por IA (Cursor, GitHub Copilot, Tabnine, etc.). Queremos alguém que saiba como criar contextos ricos e prompts técnicos eficazes para o terminal e IDE.
Fundamentos Fortes de Engenharia: Domínio de Engenharia de Software tradicional: Padrões de Projeto (Design Patterns), Princípios SOLID, Clean Code e arquitetura de sistemas (microsserviços, APIs RESTful/GraphQL).
Cultura DevOps & Testes: Experiência com pipelines de CI/CD, testes automatizados e ambientes de nuvem (AWS, GCP ou Azure).
Capacidade de Autogestão: Facilidade para priorizar tarefas, autonomia para resolver problemas complexos e sede por aprendizado constante.
Ter experiência no desenvolvimento de aplicações que consomem diretamente APIs de IA (OpenAI, Anthropic, etc.) ou uso de frameworks como LangChain ou LlamaIndex.
Conhecimento em boas práticas de segurança e privacidade de dados ao interagir com ferramentas de IA generativa em ambientes corporativos.
Histórico de criação de ferramentas, scripts internos ou automações próprias para melhorar a experiência de desenvolvimento (DevEx) do time.
Familiaridade com bancos de dados vetoriais (ex: Pinecone, Chroma, Milvus) ou conceitos básicos de MLOps.
