Tech Lead Especialista

Description

Estamos evoluindo nossa BU de um modelo centrado em produtos isolados para uma arquitetura de plataformas e componentes reutilizáveis, que sustenta soluções críticas usadas por grandes bancos, cooperativas e empresas de diversos segmentos. Nesse contexto, buscamos uma pessoa Tech Lead Especialista para ser a referência técnica de uma squad de desenvolvimento de software. Essa pessoa terá autonomia para decidir e priorizar as implementações técnicas que entram no downstream e será responsável por criar as condições para que a squad performe: com qualidade, previsibilidade e autonomia nas próprias entregas. Procuramos um perfil AI Native - alguém que já utiliza inteligência artificial no seu dia a dia de engenharia, aplica essas técnicas no ciclo de desenvolvimento da squad e capacita o time a fazer o mesmo, com ganho real de produtividade e sem abrir mão de qualidade e segurança.

Principais Responsabilidades:

Ser a referência técnica da squad e do fluxo de demandas: triagem técnica, desbloqueio do time, padrões e qualidade Guardar a coerência técnica do que a squad entrega - padrões, qualidade, segurança e manutenibilidade Promover a autonomia técnica do time: documentar, delegar e criar critérios para que o time decida bem sem depender de você Assegurar que as decisões locais respeitem a arquitetura e a plataforma - ou que a desafiem conscientemente, com racional técnico Dar visibilidade de riscos e opções técnicas ao Tech Manager e PM com antecedência, antes de virarem problema Liderar a adoção de IA na squad: conhecer, aplicar e capacitar o time em técnicas de engenharia assistida por IA Atuar na observabilidade e monitoramento dos serviços, garantindo instrumentação mínima (logs, métricas e traces) e alertas acionáveis Canalizar seu inconformismo com processos não performáticos para promover mudanças efetivas na equipe e na empresa Decisões sob sua responsabilidade:

Trade-offs técnicos do delivery: arquitetura, design, padrões e dívida técnica versus velocidade, sempre com transparência de impacto Estratégia de qualidade: critérios de "done", nível de testes, gates de PR e definição dos riscos técnicos aceitáveis Prioridade técnica do backlog - hardening, refactors e observabilidade - dentro da capacidade do time Padrões mínimos de observabilidade e confiabilidade: logs, métricas, tracing e prioridades de hardening Abordagem de incidentes e prevenção: análise de causa raiz, ações estruturantes e follow-up executado Adoção dos padrões e building blocks definidos pela arquitetura, ou proposta de exceção com justificativa técnica e plano de mitigação Onde e como aplicar IA no ciclo de desenvolvimento, com guardrails de qualidade, segurança e propriedade intelectual Como Será o Dia a Dia:

Liderar discussões técnicas, orientar a implementação e elevar o padrão de engenharia do time no dia a dia Revisar PRs com foco em risco, qualidade e manutenibilidade - e formar o time para reduzir a dependência de você Mapear gaps técnicos do time e conduzir um plano prático de evolução: mentoria, pairing e rotinas de aprendizado Conduzir postmortems e mapear o plano de ações preventivas, com donos e prazos definidos Conectar as necessidades técnicas da squad com as áreas parceiras: Produto, Infra, SRE, Dados e Arquitetura Alinhar continuamente riscos, prioridades técnicas e desenvolvimento do time com o Tech Manager e PM da squad Discutir com Arquitetura as decisões de impacto sistêmico (integração, dados, segurança, escalabilidade) e levar o feedback da operação para a evolução da plataforma Manter consistência de padrões, integração e reuso em conjunto com os outros Tech Leads Participar das cerimônias e discussões da equipe, apoiando nas tomadas de decisão e na resolução de conflitos Resultados Esperados:

Redução de incidentes originados em deploy e da recorrência do mesmo tipo de falha Aumento de qualidade: menor retrabalho, menor taxa de rollback e menor bug leakage Melhoria de saúde técnica: dívida técnica controlada, com plano e execução contínua Observabilidade consistente: serviços com dashboards e alertas mínimos e SLOs definidos quando aplicável Evolução do time: queda da dependência do Tech Lead nas decisões do dia a dia, com mais decisões bem tomadas pelo grupo Aderência a padrões de plataforma: building blocks reutilizados e integrações mais previsíveis Ganho de produtividade mensurável com a adoção de IA no ciclo de desenvolvimento Qualificações:

Perfil AI Native: uso cotidiano de assistentes, skills e agentes de IA aplicados a código, testes e documentação, com capacidade de disseminar essas práticas no time Experiência em Arquitetura de Software: vivência com desenvolvimento de software, seja backend, frontend ou dados Domínio em Linguagens de Programação: Java 17+ com Spring Framework (Spring Boot, Spring Data, Spring Batch) e arquitetura de microserviços API REST Domain-Driven Design, construção de componentes reutilizáveis e GenAI aplicada a produto Controle de Versionamento: experiência com Git Bancos de Dados: conhecimento em bancos relacionais (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB) Metodologias Ágeis: sólida experiência em metodologias ágeis e em refinamento técnico Arquitetura Cloud: experiência com arquitetura cloud (preferencialmente AWS), incluindo práticas de uso de filas e storage Containerização: experiência com Docker e Kubernetes Testes Unitários: experiência com JUnit e Mockito Pipeline CI/CD: experiência com Jenkins Monitoramento: experiência com ferramentas como Grafana, Kibana e DataDog Autonomia e senso crítico: capacidade de decidir sob incerteza, explicitar trade-offs e assumir o resultado das decisões técnicas Desejável: experiência em arquitetura limpa