[Job 30942] System Architect (Agentic SDLC), Brazil

Estamos transformando a forma como times de engenharia de software desenvolvem software em escala — e queremos que você lidere essa transformação. Como System Architect (AI), você será a pessoa responsável por desenhar e implementar um modelo de Agentic SDLC: uma arquitetura onde agentes de IA atuam de forma integrada ao ciclo de desenvolvimento, das fases de descoberta até a sustentação. Você vai combinar visão arquitetural com execução real, trabalhando lado a lado com squads de alta escala em produtos digitais relevantes para dezenas de milhões de pessoas.

Sua missão:

• Avaliar o ciclo de desenvolvimento atual, identificar gargalos e mapear onde IA generativa e agentes podem gerar valor mensurável — reconhecendo também onde não são a solução adequada.
• Definir a arquitetura de referência do Agentic SDLC (agentes, modelos, contexto, integrações, observabilidade, segurança e governança) e apoiar a construção do roadmap técnico de adoção.
• Desenhar, construir e evoluir fluxos agênticos ao longo de todas as etapas do SDLC, integrá-los às ferramentas dos times (Git, CI/CD, gestão de trabalho, cloud) e criar protótipos, aceleradores e componentes reutilizáveis.
• Trabalhar junto aos squads em pilotos reais, mentorar times técnicos, criar playbooks e guardrails, e acompanhar indicadores de adoção e resultado.

O que esperamos de você:

• Experiência sólida em engenharia de software, arquitetura de soluções ou sistemas
• Histórico liderando decisões técnicas em ambientes corporativos com múltiplos times
• Experiência implementando ferramentas de IA no ciclo de desenvolvimento (GitHub Copilot, Claude Code, Gemini Code Assist, Amazon Q ou similares)
• Experiência prática com IA generativa, LLMs, engenharia de prompts e agentes de IA
• Experiência com desenvolvimento backend em Python, Java, TypeScript ou equivalentes
• Familiaridade com CI/CD, Git, automação de testes, segurança de aplicações e DevOps
• Conhecimento de cloud computing (AWS, Azure ou GCP)
• Boa comunicação com públicos técnicos e não técnicos, e capacidade de transformar problemas complexos em planos objetivos

Diferenciais:

• Conhecimento de padrões agênticos: tool calling, memória, reflexão, multiagentes e human-in-the-loop
• Conhecimento de metodologias orientadas por especificação (BMAD, OpenSpec, Spec-Kit ou abordagens semelhantes)
• Experiência com Model Context Protocol (MCP), construção de servidores ou clientes MCP
• Experiência com RAG, bancos vetoriais, knowledge graphs ou arquiteturas GraphRAG
• Background em mídia, entretenimento, streaming ou produtos digitais de alta escala