Engenheiro de Software Sr. (Java)

Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais. 💛

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Responsabilidades e atribuições

Projetar, evoluir e avaliar a arquitetura dos nossos agentes de IA e dos microsserviços que os sustentam, garantindo coesão técnica e alinhamento com o negócio.

Traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas, propondo novos módulos, novos agentes ou otimizando os existentes.

Construir e evoluir o framework de avaliação (evaluation) dos agentes: definição de métricas de qualidade, golden sets, avaliação offline e online, LLM-as-judge, testes de regressão de comportamento e A/B testing de prompts e modelos. É com evaluation que decidimos, com dados, se uma versão do agente pode ir pra produção.

Garantir confiabilidade e segurança dos agentes em produção: guardrails, tratamento de alucinação e observabilidade da execução (não só do pipeline de deploy), cada resposta rastreável e auditável.

Atuar em governança de prompt e no ciclo de evolução dos agentes (versionamento, homologação, rollout seguro).

Garantir automação de ponta a ponta, de testes a deploy, com observabilidade de verdade em produção.

Otimizar uso de recursos e custo — incluindo custo de inferência/tokens (FinOps de IA) — criando ferramentas e rotinas que reduzam desperdício.

Colaborar com o time de segurança para garantir conformidade e confiabilidade da plataforma.

Ser referência técnica e agente ativo na melhoria contínua do time (mentoria, revisão, disseminação de boas práticas).

Requisitos e qualificações

Experiência sólida em Java e no ecossistema Spring (Boot, Web, Data, Cloud).

Vivência real com arquitetura de microsserviços e sistemas distribuídos.

Experiência com contêineres (Docker) e Kubernetes.

Bancos relacionais (SQL) e não relacionais (MongoDB, DynamoDB ou similar).

Experiência com mensageria assíncrona (ao menos uma: Kafka, RabbitMQ, SQS).

Vivência com nuvem pública, preferencialmente AWS.

Prática consistente com testes automatizados e cultura DevOps/CI-CD.

Fundamentos fortes: estrutura de dados, algoritmos, análise de complexidade, programação concorrente, OO, design patterns e integração REST/JSON.

Vivência em metodologias ágeis (Scrum, Kanban).