Sobre a Barte
A Barte constrói produtos financeiros para empresas: pagamentos, banking e serviços com IA. Nossa missão é mudar o futuro do trabalho, e nossa cultura se apoia em três pilares: Pensantes, Obcecados e Donos.
A vaga
Buscamos uma pessoa para ampliar a capacidade dos nossos times de construir e operar soluções com inteligência artificial. Como FDE Sênior, você vai trabalhar próximo dos AI Builders, profissionais que constroem aplicações, agentes e automações, conectando necessidades de negócio, decisões de produto e execução técnica. Sua atuação vai combinar implementação, resolução de problemas e desenvolvimento de pessoas.
Esperamos que você ajude os times a entregar soluções confiáveis e a ganhar autonomia, transformando os aprendizados de cada projeto em conhecimento e práticas reutilizáveis e garantindo as boas práticas de Engenharia.
O que você vai fazer
- Entender problemas de clientes e usuários, traduzindo necessidades em escopo, prioridades, critérios de aceitação e resultados mensuráveis
- Construir e evoluir agentes de IA, automações e integrações junto dos Builders, participando diretamente da implementação
- Destravar desafios técnicos e orientar decisões de arquitetura, dados, APIs e integração com sistemas existentes
- Aplicar princípios de Harness Engineering para estruturar o ambiente em que os agentes trabalham: contexto, instruções, ferramentas, permissões, avaliações e ciclos de feedback
- Definir avaliações para medir qualidade, confiabilidade, custo e latência das soluções de IA
- Preparar soluções para operação, incluindo testes, observabilidade, tratamento de falhas, rastreabilidade e recuperação
- Estabelecer limites de atuação dos agentes e pontos de aprovação humana adequados a cada processo
- Desenvolver os Builders por meio de trabalho conjunto, revisão técnica, demonstrações e feedback
- Transformar soluções recorrentes em exemplos, componentes, documentação e práticas reutilizáveis
- Colaborar com a engenharia de plataforma para resolver necessidades comuns entre projetos
- Acompanhar as soluções em uso e orientar melhorias com base em dados e feedback
O que buscamos
- Experiência sólida em engenharia de software, com participação direta na construção e sustentação de sistemas em produção
- Trajetória como Tech Lead, Staff Engineer, especialista técnico ou Technical Product Manager com experiência prática em desenvolvimento
- Capacidade de implementar, revisar código e investigar problemas em Python ou TypeScript/JavaScript
- Conhecimento de APIs, bancos de dados, integrações, processamento assíncrono, testes e entrega contínua
- Experiência prática com LLMs, agentes e automações, com capacidade de demonstrar soluções construídas e explicar decisões, limitações e resultados
- Conhecimento atualizado em Harness Engineering: estruturação de contexto, instruções, ferramentas, permissões, avaliações e ciclos de feedback para agentes. Não exigimos experiência profissional comprovada no tema, mas esperamos que você discuta os conceitos e como aplicá-los aos desafios da função
- Capacidade de estruturar contexto, conectar ferramentas e dados aos agentes e definir como avaliar seu comportamento
- Julgamento de produto para questionar demandas, priorizar problemas e escolher soluções proporcionais ao valor esperado
- Histórico de mentoria, colaboração e desenvolvimento da autonomia de outros profissionais
- Comunicação clara com pessoas de engenharia, produto, operação e negócio
- Autonomia para conduzir problemas ambíguos, explicitar riscos e acompanhar uma entrega até o funcionamento real
Diferenciais
- Experiência em serviços financeiros, pagamentos, BaaS ou automação de operações financeiras
- Construção de produtos internos, plataformas, APIs ou ferramentas para desenvolvedores
- Implantação de soluções junto a clientes e integração com sistemas legados
- Experiência com RAG, MCP, orquestração de agentes e avaliações automatizadas
- Uso de ferramentas de programação assistida por IA com práticas de revisão e validação
- Conhecimento de sistemas distribuídos, segurança de aplicações e observabilidade
- Evidências de componentes ou práticas adotados por mais de um time
Modelo de trabalho: remoto, com presença no escritório apenas para eventos táticos e estratégicos previamente alinhados com a liderança, sem frequência presencial fixa.