Engenheiro de Software ll | Erudio
Summary
Software Engineer II building ERUDIO, a distance-learning (EAD) platform for corporate education, at a Recife-based startup serving the public sector. Day to day: writing clean, scalable code across backend/frontend/fullstack, heavy use of AI-assisted development (Copilot, Cursor, LLMs), automated testing, refactoring, and solution architecture.
A posição é para atuar em um dos nossos produtos, o ERUDIO, uma solução voltada para a criação de ambientes virtuais de aprendizagem (EAD), com recursos como videoaulas e materiais didáticos. A plataforma é pensada especialmente para atender às necessidades de educação corporativa.
O que você fará?
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Desenvolvimento Altamente Eficiente: Escrever código limpo, escalável e seguro, utilizando assistentes de IA (como GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT/Claude) para acelerar o boilerplate e focar na arquitetura e resolução de problemas complexos.
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Garantia de Qualidade Automação: Utilizar ferramentas de IA para gerar testes unitários e de integração robustos, além de acelerar o processo de code review e identificação de bugs.
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Refatoração e Otimização: Alavancar LLMs para modernizar código legado, otimizar queries e melhorar a performance geral dos sistemas de forma ágil.
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Arquitetura de Soluções: Participar ativamente do desenho técnico de novas funcionalidades, usando IA para validar padrões de projeto, comparar tecnologias e simular cenários.
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Colaboração e Agilidade: Trabalhar em parceria com Product Managers e Designers, utilizando ferramentas inteligentes para prototipar rápido e transformar requisitos de negócio em código de produção.
Qual bagagem você deve trazer?
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Experiência Sólida em Desenvolvimento: Vivência prática construindo e mantendo aplicações em produção (seja em stacks de Backend, Frontend ou Fullstack).
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Copilot Mindset: Domínio real de ferramentas de desenvolvimento auxiliadas por IA (Cursor, GitHub Copilot, Tabnine, etc.). Queremos alguém que saiba como criar contextos ricos e prompts técnicos eficazes para o terminal e IDE.
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Fundamentos Fortes de Engenharia: Domínio de Engenharia de Software tradicional: Padrões de Projeto (Design Patterns), Princípios SOLID, Clean Code e arquitetura de sistemas (microsserviços, APIs RESTful/GraphQL).
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Cultura DevOps & Testes: Experiência com pipelines de CI/CD, testes automatizados e ambientes de nuvem (AWS, GCP ou Azure).
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Capacidade de Autogestão: Facilidade para priorizar tarefas, autonomia para resolver problemas complexos e sede por aprendizado constante.
Experiências que realmente nos encantam
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Ter experiência no desenvolvimento de aplicações que consomem diretamente APIs de IA (OpenAI, Anthropic, etc.) ou uso de frameworks como LangChain ou LlamaIndex.
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Conhecimento em boas práticas de segurança e privacidade de dados ao interagir com ferramentas de IA generativa em ambientes corporativos.
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Histórico de criação de ferramentas, scripts internos ou automações próprias para melhorar a experiência de desenvolvimento (DevEx) do time.
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Familiaridade com bancos de dados vetoriais (ex: Pinecone, Chroma, Milvus) ou conceitos básicos de MLOps.