[Hiring] Tech Lead - IA @Lyncas

Role Description

Estamos em busca de um Tech Lead para liderar tecnicamente nossos times de engenharia, atuando como referência em decisões de arquitetura e desenvolvimento de software. O profissional será responsável por orientar a evolução técnica dos produtos, garantir a qualidade das entregas e promover o crescimento do time, equilibrando visão estratégica com execução hands-on.

Procuramos um profissional sênior que combine excelência técnica com habilidades de liderança técnica. Alguém que goste de resolver problemas complexos, tenha prazer em mentorar desenvolvedores e saiba traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas sustentáveis. Valorizamos pessoas curiosas, comunicativas e que defendam boas práticas sem perder o pragmatismo necessário para entregar valor continuamente.

Responsibilities

• Liderar tecnicamente squads de desenvolvimento, definindo padrões, ferramentas e processos.
• Projetar arquiteturas escaláveis, resilientes e de fácil manutenção, considerando trade-offs entre performance, custo e complexidade.
• Conduzir revisões de código, design reviews e discussões técnicas, elevando o nível técnico do time.
• Colaborar com Product Managers, stakeholders e outros times para alinhar roadmap técnico com objetivos de negócio.
• Identificar e endereçar dívidas técnicas, propondo planos de refatoração e modernização quando necessário.
• Apoiar processos de contratação, onboarding e desenvolvimento de carreira dos membros do time.
• Manter-se atualizado sobre tendências tecnológicas e avaliar sua aplicabilidade ao contexto da empresa.

Qualifications

• Experiência sólida (geralmente 7+ anos) em desenvolvimento de software, com pelo menos 2 anos em posição de liderança técnica.
• Domínio profundo de pelo menos uma linguagem de programação moderna (Java, C#, Go, Python, TypeScript ou similar) e familiaridade com múltiplos paradigmas.
• Conhecimento aprofundado de padrões arquiteturais como microsserviços, arquitetura hexagonal, event-driven, CQRS, DDD e monólitos modulares, sabendo quando aplicar cada um.
• Experiência com design de APIs REST e integração entre sistemas.
• Vivência em ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure), containers (Docker, Kubernetes) e práticas de DevOps/SRE.
• Domínio de bancos de dados relacionais e NoSQL, incluindo modelagem, performance tuning e estratégias de escala.
• Prática consolidada em testes automatizados, CI/CD, observabilidade e segurança de aplicações.
• Familiaridade com ferramentas de produtividade assistidas por IA no fluxo de desenvolvimento (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor).
• Experiência prática integrando LLMs em produtos (OpenAI, Anthropic, Google ou modelos open source via Hugging Face, Ollama, etc.).
• Domínio de técnicas de prompt engineering, structured outputs e function calling/tool use.
• Conhecimento de padrões arquiteturais para aplicações com IA: RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes, pipelines de inferência e orquestração de múltiplos modelos.
• Experiência em arquitetura de sistemas de IA em produção, considerando latência, custo por token, fallbacks e degradação graciosa.

Requirements

• Experiência com design de APIs GraphQL e gRPC.
• Vivência com mensageria e arquiteturas assíncronas (Kafka, RabbitMQ, SQS ou similares).
• Experiência com bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma) e estratégias de embedding/chunking.
• Vivência com frameworks de orquestração de IA (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Haystack).
• Conhecimento de protocolos emergentes como MCP (Model Context Protocol) para integração de ferramentas e agentes.

Soft Skills Valued

• Comunicação clara para públicos técnicos e não-técnicos.
• Capacidade de mediar discussões e construir consenso.
• Mentalidade de mentoria e desenvolvimento de pessoas.
• Pensamento sistêmico e orientação a resultados.
• Capacidade de avaliar criticamente quando IA agrega valor real vs. quando uma solução determinística é mais adequada.
• Visão pragmática sobre custo/benefício de modelos proprietários vs. open source.
• Atenção a riscos éticos e de privacidade ao desenhar soluções com IA.

Differentials

• Habilidade de análise de negócios, com capacidade de compreender processos, identificar oportunidades e traduzir requisitos de stakeholders em soluções técnicas viáveis.
• Experiência em arquitetura de soluções, desenhando end-to-end a integração entre sistemas, produtos e plataformas para atender objetivos estratégicos.
• Experiência em migração de sistemas legados.
• Conhecimento de avaliação de modelos (evals, benchmarks, A/B testing de prompts e LLM-as-judge).
• Práticas de observabilidade específicas para IA (tracing de chains, monitoramento de drift, custos por requisição) com ferramentas como LangSmith, Langfuse ou Helicone.
• Vivência em segurança e governança de IA: prevenção de prompt injection, PII redaction, guardrails, compliance (LGPD, AI Act).
• Experiência com MLOps e infraestrutura de modelos (SageMaker, Vertex AI, Bedrock, Azure AI Foundry).
• Conhecimento de fundamentos de ML clássico (classificação, regressão, NLP tradicional) para problemas onde LLMs não são a melhor solução.
• Experiência com fine-tuning, LoRA ou técnicas de adaptação de modelos para domínios específicos.
• Experimentação com agentes autônomos e workflows multi-agente.
• Certificações em arquitetura (AWS Solutions Architect, Google Cloud Architect ou similares).

Benefits

• Oportunidades 100% remotas 👨🏻‍💻
• Vale home office 💻
• Feedbacks periódicos 💬
• Programa de indicações 🏅
• Acolhimento psicológico 🙋🏻‍♂️
• Ginástica laboral 🏋️
• Academia de conhecimento 🧠
• Convênio com escola de inglês 🔤
• Reuniões mensais de transparência 🔃
• Happy hour online 🍻
• Kit de boas-vindas 🎁