[Job-32145] AI Engineer (Enabling Team), Brasil
At a glance
Mid-level AI Engineering role at CI&T. Remote, Brazil.
Pay not stated AI Engineer salary
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Help pilot squads adopt the agentic framework, advising teams as they use its AI ecosystem and tools
- Work with client engineers to find workflow bottlenecks and prioritize improvements to the agentic platform
- Build and refactor agent workflows and bundles, including automated setup of skills and repositories
- Coach developers on harness setup, executable Gherkin acceptance criteria and automated evaluations
- Strengthen squad engineering practices with component tests, integrated suites and blocking CI/CD checks
What you bring
- You have a strong software engineering foundation and understand modularity, testability, maintainability and resilient design
- You have hands-on experience with Docker, CI/CD, test automation and version control
- You have delivered production-ready generative AI or LLM solutions, including agent patterns, RAG and retrieval strategies
- You can work with AI SDKs and frameworks, multiple LLM providers, and evaluation and observability practices
Who this fits
This mid-level role suits a hands-on engineer who can build agentic systems while helping other developers adopt them. It is remote in Brazil, with office attendance required for people residing in the Campinas metropolitan region. The work is part of an enabling team and includes advising, training and mentoring.
From the employer
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.Procuramos uma pessoa AI Engineer apaixonada por engenharia de software de ponta, resolução de problemas complexos e capacitação de times de alta performance.
Nesta posição, você fará parte da Squad Enabling, atuando como pessoa catalisadora da transformação Agentic SDLC em uma das maiores empresas de mobilidade da América Latina.
Se você possui sólida bagagem em engenharia de software, domina arquiteturas agênticas e quer transformar a forma como software é construído em escala, esta oportunidade é para você!
Responsabilidades:
Habilitar processos, instalar capacidades técnicas de engenharia e inteligência artificial nas squads piloto e garantir a evolução contínua da plataforma de desenvolvimento agêntico do cliente, preparando os times para operar com autonomia e alto padrão de qualidade.
Adoção e Habilitação do Framework Agêntico: Garantir a adoção do ecossistema e ferramentas de IA nas squads piloto, atuando como Advisor e parceiro técnico no dia a dia dos times.
Evolução do Workflow e Plataforma: Atuar em par com os engenheiros do cliente para identificar fricções, gargalos e oportunidades de melhoria na solução agêntica, propondo e priorizando o backlog evolutivo do framework.
Co-construção de Soluções Agênticas: Desenvolver e refatorar fluxos agênticos, bundles de agentes e instaciação automatizada de skills e repositórios em parceria com o time local.
Capacitação em Harness Engineering e Evals:Treinar e mentorar desenvolvedores nas melhores práticas do uso de IA, parametrização de Harness Engineering, escrita de critérios de aceite executáveis (Gherkin/DoR) e criação de Evals (avaliações automatizadas).
Instalação de Capabilities e Shift-Left de Qualidade: Instalar e amadurecer capacidades técnicas de engenharia de software nas squads — com foco especial em testes de componente isolados (WireMock e bancos em memória), suítes integradas e validações bloqueantes em CI/CD.
Apoio ao Move to Production (MTP) Agêntico: Apoiar na estruturação e validação de esteiras de deploy automatizado baseadas em pontuação de avaliação de risco automatizada.
Requisitos:
Fundamentos de Engenharia de Software
- Sólida base em *Engenharia de Software
- Profundo conhecimento em princípios de design de software: modularidade, separação de conceitos (separation of concerns), testabilidade, manutenibilidade, resiliência e interfaces limpas.
- Experiência prática com Docker, CI/CD, automação de testes (unitários, componentes e e2e) e controle de versão (Git/GitHub/Azure DevOps).
Engenharia de IA e Arquiteturas Agênticas
- Capacidade comprovada de projetar e entregar soluções de IA Generativa e LLMs em nível de produção (production-grade).
- Domínio prático de padrões de IA Agêntica e RAG: uso de ferramentas (tool use), function calling, orquestração, fluxos Human-in-the-Loop e guardrails.
- Conhecimento de Agentic SDLC, coding agents, agentes de refatoração/revisão e integração com ferramentas de desenvolvedores.
Conhecimento em sistemas multi-agentes e workflows de execução longa.
- Domínio de estratégias de retrieval (embeddings, busca vetorial, chunking, reranking) e arquiteturas de recuperação de conhecimento corporativo (incluindo familiaridade com Knowledge Graphs ou GraphRAG).
Frameworks, SDKs e Provedores
- Proficiência em frameworks ou SDKs de IA, tais como LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, Strands ou similares.
- Experiência prática com múltiplos provedores de LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Azure OpenAI, AWS Bedrock, etc.).
Avaliação, Observabilidade e Qualidade (Evals & Ops)
- Domínio de Evals e Observabilidade em IA: métricas de qualidade, rastreamento (tracing), latência, consumo de tokens, análise de falhas e gestão de custos.
Experiência prática com plataformas de observabilidade e métricas como Datadog LLM Observability, LangSmith, OpenTelemetry ou soluções correlatas.
Diferenciais:
- Experiência prévia na atuação como Enabler ou mentor técnico em processos de transformação digital e adoção de IA em escala.
- Vivência na implantação de práticas de Shift-Left Quality e Quality Built-In em pipelines de CI/CD.