Vaga de emprego

Desenvolvedor(a) Sênior — Full Stack com IA aplicada

Estamos em busca de um(a) Desenvolvedor(a) Full Stack com experiência em Inteligência Artificial para integrar nosso... · Presencial · Fortaleza, CE · PJ

Modelo de trabalho Presencial
Localização Fortaleza, CE
Tipo de contrato PJ
Salário A combinar
Senioridade Senior
Empresa Gestart
Publicada em
Válida até 24 de Dezembro de 2026
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Descrição da vaga

Estamos em busca de um(a) Desenvolvedor(a) Full Stack com experiência em Inteligência Artificial para integrar nosso time de tecnologia. Se você gosta de desenvolver soluções inovadoras, automatizar processos e aplicar IA de forma prática aos negócios, essa oportunidade é para você! Buscamos alguém com perfil autônomo, proativo e com visão de solução, que queira atuar no desenvolvimento de projetos de ponta a ponta e contribuir para a evolução tecnológica da empresa. Venha fazer parte do nosso time! 🚀

Requisitos

Responsabilidades

  • Requisitos técnicos obrigatórios Backend: Experiência sólida com NestJS (arquitetura modular, DI, guards/interceptors) Frontend: Angular 17+ (standalone components, signals, novas APIs de reatividade) Banco de dados: PostgreSQL (modelagem, queries otimizadas, migrations) Mensageria: RabbitMQ (filas, exchanges, padrões pub/sub, retry/dead-letter) Cache/Performance: Redis (cache de sessão, filas leves, pub/sub, TTL) Infraestrutura: Docker (containerização, docker-compose, boas práticas de imagem) DevOps: Experiência com CI/CD (pipelines automatizados de build e deploy — GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins ou similar) Requisitos em IA aplicada ao desenvolvimento Conhecimento de padrões de desenvolvimento orientado a especificação (SDD - Spec-Driven Development) Experiência criando skills e agents de IA (ex: Claude Skills, custom agents, tool use/function calling) Automação de processos utilizando IA (workflows inteligentes, orquestração de tarefas) Análise de documentos com IA (extração de dados, parsing inteligente, OCR + LLM) Vetorização de dados (embeddings, bancos vetoriais como pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant) RAG (Retrieval-Augmented Generation) — arquitetura e implementação prática Desenvolvimento de chatbots integrados a LLMs (contexto, memória, integração com sistemas internos) Review automático de PRs com IA (integração de agentes/skills para análise de código em pull requests, sugestões e detecção de problemas antes do merge) Sugestões adicionais (opcional) Diferenciais: experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.), conhecimento de arquitetura de microsserviços Soft skills: autonomia, comunicação técnica, capacidade de propor soluções com IA de ponta a ponta Experiência com Administração condominial