[Hiring] Tech Lead with Focus on Architecture @Lyncas

Role Description

Buscamos um profissional sênior para liderar tecnicamente os times de engenharia, como referência em arquitetura e desenvolvimento. Ele será responsável pela evolução técnica dos produtos, pela qualidade das entregas e pelo crescimento do time, equilibrando visão estratégica e atuação hands-on. Esperamos alguém com excelência técnica e perfil de liderança, que goste de resolver problemas complexos, mentorar devs e transformar necessidades de negócio em soluções sustentáveis. Valorizamos pessoas curiosas, comunicativas e que defendam boas práticas sem perder o pragmatismo.

Responsibilities

• Liderar squads tecnicamente, definindo padrões, ferramentas e processos
• Projetar arquiteturas escaláveis, resilientes e de fácil manutenção, avaliando os trade-offs entre performance, custo e complexidade
• Conduzir code reviews, design reviews e discussões técnicas
• Alinhar o roadmap técnico ao negócio junto a PMs, stakeholders e outros times
• Mapear dívidas técnicas e propor refatoração e modernização
• Apoiar contratação, onboarding e desenvolvimento de carreira do time
• Acompanhar tendências tecnológicas e avaliar quais se aplicam à empresa

Qualifications

• Experiência sólida 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

Optional 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 🎁