[Job-31455] AI Engineer & Software Architect, Brasil

CI&TBrazilJob.bogepubliceerd op 04-09-2026
Vereist:AWSAzureGoogle CloudKubernetesCloudDevOpsCI/CDAI

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions. Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

Em paralelo à exploração de uma nova capability de personalização inteligente para clientes B2B, precisamos de alguém que estruture a arquitetura que conecta os modelos e protótipos aos sistemas corporativos existentes — plataformas de dados comportamentais/transacionais, CRM, gateway corporativo de LLMs — com segurança, compliance e zero lock-in de fornecedor. Não buscamos alguém para desenhar uma plataforma completa antes de o protótipo provar valor. “Conseguimos transformar um protótipo validado em uma arquitetura confiável, seguindo os requisitos de segurança do cliente, sem amarrar a solução a um único fornecedor?”

Responsabilidades:

  • Desenhar a arquitetura conceitual do protótipo (PoC) e seu caminho de evolução para capability escalável.
  • Avaliar feasibility técnica e de dados junto ao papel de Data Science/AI Engineer do time.
  • Garantir integração segura com sistemas corporativos existentes (CRM, plataformas de dados comportamentais/transacionais, gateway corporativo de LLMs).
  • Aplicar padrões abertos de orquestração de agentes (MCP, princípios A2A) evitando lock-in de fornecedor.
  • Registrar decisões arquiteturais via ADR (Architecture Decision Record), com alternativas e trade-offs explícitos.
  • Garantir compliance de segurança e dados (mascaramento de PII, controle de acesso, auditoria de decisões).
  • Colaborar com Data Science, Product e especialistas de negócio para transformar hipótese validada em arquitetura sustentável.
  • Estimar custo de inferência e viabilidade de escala (FinOps) para subsidiar a decisão de Go/No-Go.
  • Preparar handoff técnico caso a iniciativa avance para um time de delivery em escala.

Requisitos:

Arquitetura & Engenharia de IA

  • Experiência sólida em arquitetura de sistemas de IA/ML em produção ou pré-produção.
  • Design de sistemas distribuídos, APIs e integrações entre plataformas.
  • Avaliação de trade-offs entre soluções built vs. buy vs. prototype.
  • Modelagem de arquitetura conceitual e evolutiva — não apenas o estado final.

Cloud & Dados

  • Experiência com plataformas cloud (GCP e/ou equivalentes AWS/Azure).
  • Data warehouses/lakes, pipelines de dados e feature pipelines.
  • Integração com gateways corporativos de LLM (proxy multi-modelo: OpenAI, Gemini, Claude etc.).
  • Vector databases e arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation), quando aplicável.

Governança & Compliance

  • Segurança de API (SAST/DAST), compliance de dados e privacidade (mascaramento,

LGPD/GDPR).

  • Prática de decisões versionadas (ADR) sem burocratizar o processo.
  • Zero-trust e zero lock-in como princípios de design.

Orquestração de agentes (diferencial)

  • MCP (Model Context Protocol) e princípios A2A (Agent-to-Agent).
  • Experiência coordenando múltiplos agentes especializados (ex: ingestão, síntese, validação de

conhecimento). O diferencial: pensar além da arquitetura final Queremos alguém que consiga conectar: Protótipo validado → Integração → Confiança & Compliance → Capability escalável → Valor sustentado e não apenas: Modelo → Deploy → Manutenção Você deverá ser capaz de discutir perguntas como:

  • Essa arquitetura resolve o problema de negócio ou só parece robusta tecnicamente?
  • Onde está o menor caminho seguro entre PoC e produção?
  • Que decisões de arquitetura amarram o cliente a um fornecedor específico — e como evitar isso?
  • Como garantir que dados sensíveis nunca saiam do perímetro autorizado?
  • Qual o custo real de escalar isso 10x, 100x?
  • Como o sistema se recupera de falha de um agente/modelo específico?
  • Quando vale a pena usar orquestração de agentes vs. um pipeline determinístico simples?

Conhecimentos desejáveis

  • Vertex AI / SageMaker / Azure AI (ou equivalente).
  • BigQuery / Databricks / Snowflake.
  • Kubernetes, CI/CD, IaC leve.
  • MCP, A2A, RAG, function calling, embeddings.
  • GenAI, Agentic AI.
  • B2B / mobilidade / gestão de frotas (desejável, não obrigatório).
  • Setores regulados (compliance de dados sensíveis).

Perfil que procuramos

  • Pensamento sistêmico com visão de longo prazo, sem perder o pragmatismo de curto prazo.
  • Capacidade de traduzir necessidade de negócio em decisão técnica e vice-versa.
  • Comunicação clara com stakeholders não técnicos.
  • Rigor em documentar decisões (ADR) sem burocratizar o processo.
  • Colaboração próxima com Data Science e Product.
  • Conforto em ambientes de alta ambiguidade e escopo evolutivo (discovery → PoC → capability).

O que NÃO estamos procurando

  • Alguém que só desenha diagramas sem colocar a mão na integração real.
  • Um arquiteto que exige infraestrutura completa antes de validar o protótipo.
  • Alguém focado só em governança/compliance sem visão de produto.
  • Um DevOps/SRE puro sem entendimento de arquitetura de IA/ML.
  • Alguém que amarra a solução a um único fornecedor por conveniência.

O objetivo não é construir a plataforma perfeita. O objetivo é garantir que o valor validado no protótipo chegue com segurança, integração e sustentabilidade até a decisão de escala. Como será o sucesso nos primeiros 90 dias

  • Arquitetura conceitual do protótipo documentada (as-is → to-be).
  • Integrações críticas mapeadas e validadas tecnicamente.
  • Decisões arquiteturais registradas via ADR.
  • Compliance de dados e segurança validado com as áreas responsáveis.
  • Estimativa de custo de escala (FinOps) pronta para subsidiar o Business Case.
  • Recomendação objetiva sobre o caminho de evolução da capability.

#LI-RR2

Nossos benefícios:

  • Plano de saúde e odontológico;
  • Vale alimentação e refeição;
  • Auxílio-creche;
  • Licença parental estendida;
  • Parceria com academias e profissionais de saúde e bem-estar via Wellhub (Gympass) TotalPass;
  • Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
  • Seguro de Vida;
  • Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University);
  • Clube de descontos;
  • Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem-estar;
  • Curso gestante e parentalidade responsável;
  • Parceria com plataformas de cursos online;
  • Plataforma para aprendizagem de idiomas;
  • E muitos outros

Mais detalhes sobre os nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt-br/carreiras

Na CI&T, a inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência, é importante apresentar o seu laudo durante o processo seletivo. Consulte quais dados são necessários conter no laudo clicando aqui. Assim, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece. Se ainda não tem o laudo caracterizador, não se preocupe: podemos te apoiar para obtê-lo.

Temos um time dedicado de Saúde e Bem-estar, especialistas em inclusão e grupos de afinidade que estarão com você em todas as etapas. Conte com a gente para fazer essa jornada lado a lado.