Founding engineer
Summary
First engineering hire (Head of Engineering) at an early-stage, AI-native fintech in São Paulo building generative-AI-powered corporate banking. You build the core platform end to end — ERP and banking-API integrations, payment-approval agents, data layer, evals and guardrails — with Python/FastAPI and TypeScript/Next.js. PJ contract with fixed pay plus equity.
Head de Engenharia | São Paulo | PJ
A Vertico é uma consultoria de Executive Search que conecta talentos a oportunidades estratégicas em empresas de destaque no mercado. Estamos com uma posição aberta em nome de um de nossos clientes e buscamos o profissional certo para essa jornada.
O que o mobile fez pelo banking de varejo, a IA generativa vai fazer pelo banking de empresas. Nosso cliente está construindo isso, e esta é a primeira pessoa de engenharia do time.
Sobre a empresa
Fintech AI-native em estágio inicial, investida por um fundo americano e por um grupo de anjos ex-fundadores. O fundador já construiu uma fintech antes, com saída bem-sucedida.
O que você vai construir
Você vai construir o sistema sobre o qual o produto inteiro da empresa vai crescer. A tese é oferecer a cada indústria um banco com a cara dela, e quem vai desenhar esses produtos são as pessoas que conhecem a fundo cada cliente e cada setor, sem precisar ser engenheiras. O seu papel é garantir que elas consigam construir com segurança e que tudo converse com a mesma base, sem virar uma colcha de retalhos: arquitetura, evals, monitoramento e guardrails.
No caminho, você vai trabalhar com:
- Integração pesada dentro de grandes empresas: ERPs, APIs bancárias, arquivos e dado sujo, em processos reais.
- Agentes de aprovação e execução de pagamento rodando em produção.
- A camada de dados que dá ao produto o contexto de cada empresa e dos seus fornecedores, base da oferta de crédito.
- O escopo muda com o tempo. No início, você põe a mão em tudo. Conforme o time cresce, a implementação dentro dos clientes passa para perfis dedicados, e você fica com arquitetura, plataforma e a formação do time de engenharia.
Como o time trabalha
A empresa nasceu AI-native, e isso está na operação, não só no produto. O workspace é operado por agentes, com histórico versionado em git, e toda documentação e conversa vira contexto consultável. Escreve-se mais especificação, arquitetura e verificação do que código à mão, e o que se repete vira automação.
A lógica é construir de forma que, se o modelo melhorar amanhã, o produto melhore junto: aproveitar a evolução dos modelos em vez de brigar com ela.
Requisitos:
- Experiência com integração de sistemas em contexto enterprise: ERPs, APIs bancárias, arquivos e dado sujo em produção.
- Já liderou um time de engenharia e segue construindo com as próprias mãos.
- Arquitetura de sistemas e visão de todas as camadas: infra, backend, frontend e dados.
- Backend em produção, nuvem e containers. A casa usa Python/FastAPI e TypeScript/Next.js, mas stack não é requisito.
- Adotou LLM por iniciativa própria e já colocou algo com IA em produção com usuários reais.
- Comunicação clara e disposição para servir bem o cliente.
Diferenciais
- Vivência em mercado financeiro: pagamentos, Pix, BaaS, crédito ou conciliação.
- Uso diário de agentes de codificação.
- Ter construído um produto ou sistema do zero, inclusive dentro de empresa grande.
Modelo de contratação
Regime PJ
Remuneração fixa mais participação societária (equity)