TECH LEAD | SENIOR FULL STACK & AI ENGINEER

Software Engineering • C#/.NET • Full Stack • Mobile • Inteligência Artificial

Empresa: MagnoTechLocalização: São Paulo/SPModelo de trabalho: Híbrido - 1x por semana na empresaSenioridade: Sênior / Tech Lead

Contrato PJ + bonificações

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 produção.

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.