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Resumo da Posição:

Estamos à procura de um Full Stack Engineer para reforçar a equipa de desenvolvimento de produtos digitais baseados em AI. Este profissional terá um papel fundamental no design e desenvolvimento de aplicações web, pipelines e integrações, assegurando soluções robustas, escaláveis e alinhadas com as melhores práticas de engenharia de software.

Responsabilidades:

Desenvolver aplicações web completas (frontend e backend), assegurando performance e qualidade.

Contribuir para a definição e implementação de soluções baseadas em arquitetura de microserviços (Kubernetes, Docker).

Estruturar projetos aplicando boas práticas de desenvolvimento e testes.

Criar e manter pipelines de CI/CD, garantindo entregas rápidas e de qualidade.

Integrar soluções com serviços cloud (preferencialmente Azure).

Apoiar na produtização de pipelines de AI e na automatização do ciclo de vida de modelos com práticas de MLOps.

Participar em iniciativas de melhoria contínua, explorando o uso de AI copilots e tecnologias de computação distribuída.

Requisitos:

- Mínimo de 3 anos de experiência em desenvolvimento de aplicações web.

- Experiência direta com ferramentas que servem previsões/recomendações baseadas em IA é uma vantagem;

- Proficiência em tecnologias de desenvolvimento frontend e backend (por exemplo, Django/FastAPI + React, Ruby on Rails, Flask + Vue.js);

- Capacidade de projetar soluções escaláveis, modulares e reutilizáveis com base na arquitetura de microsserviços (usando K8s, Docker);

- Fortes competências de estruturação de projetos, aplicando as melhores práticas de desenvolvimento e teste;

- Experiência com pipelines de CI/CD: capacidade de construir e manter pipelines que automatizam partes do ciclo de desenvolvimento, garantindo entregas de alta qualidade e pontuais;

- Familiaridade com serviços em nuvem (preferencialmente Azure);

- Experiência anterior no desenvolvimento de arquiteturas/pipelines de agentes (valorizada);

- Experiência na produção de pipelines que automatizam o ciclo de vida de modelos de IA usando paradigmas MLOps atuais (valorizada);

- Experiência com copilotos de IA para acelerar o desenvolvimento (valorizada);

- Exposição a tecnologias de computação distribuída (Hadoop, Spark) (valorizada);

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