[Job-29568] AI Developer com foco em .NET PL/ SR

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions. Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.  Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Olá, aqui é a Bia da CI&T!   Sou Analista de Atração de Talentos e procuro pessoas localizadas no Brasil em um dos clientes da CI&T.  Procuramos pessoas AI Engineer PL/SR que já opere o SDLC de forma nativa com IA — não como apoio pontual, mas como parte do fluxo. Isso inclui uso consistente de automações com agentes que executam tarefas multi-step, usam ferramentas e interagem com o ambiente (repos, pipelines, APIs). É importante que a pessoa saiba estruturar especificações que alimentam a IA, manter controle de qualidade e operar isso em produção com segurança. ⸻ Você precisa ter prática com: Experiência com desenvolvimento utilizando a linguagens com .NET AWS (infraestrutura como código IAC Spec-driven development (especificação como input primário da AI) Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate) Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen, testes, refactor, debugging) Construção de agentes (multi-step, tool usage, planning + execution) Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalente Criacao de slash-commands / interfaces operacionais baseadas em prompt estruturado Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente) Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade) Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência)