{"id":4144704,"url":"https://alion.io/job/ntconsultcorp-tech-lead-ai-first","title":"Tech Lead AI First","company":{"id":4496040,"name":"NTConsult","domain":"ntconsultcorp.com","url":"https://alion.io/company/ntconsultcorp","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"staffing","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"InHire","truth_index":null},"role":"Backend","role_family":"Backend","seniority":"lead","employment_type":null,"work_mode":"remote","remote_scope":"stated_countries","remote_scope_basis":"posting_text","remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":[],"countries":[],"hiring_countries":["BR"],"hiring_countries_total":1,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Agno","optional":false},{"name":"Anthropic","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"Azure AKS","optional":false},{"name":"Azure Cosmos DB","optional":false},{"name":"Azure DevOps","optional":false},{"name":"Claude Code","optional":false},{"name":"Context Engineering","optional":false},{"name":"Cursor","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Fastify","optional":false},{"name":"LangChain","optional":false},{"name":"LangGraph","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"OCR","optional":false},{"name":"OpenAI","optional":false},{"name":"OpenAI Codex","optional":false},{"name":"Prompt Engineering","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"TypeScript","optional":false},{"name":"Vercel AI SDK","optional":false},{"name":"VPN","optional":false},{"name":"JavaScript","optional":true},{"name":"Kubernetes","optional":true},{"name":"Node JS","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-10T20:50:26Z","employer_posted_date":"2026-11-11","last_verified_at":"2026-11-12T06:36:45Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":1,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":1},"description":"A NT: Orchestrating technology to move businesses forward. A NTConsult é uma empresa global de tecnologia com mais de 20 anos de experiência consolidada. Entregamos soluções digitais críticas para o negócio, orquestradas e com integração de ponta a ponta e impacto em escala corporativa. Fomentamos o crescimento pessoal e profissional do nosso time por meio de uma cultura colaborativa, com autonomia, oportunidades de carreira e projetos significativos que geram impacto real. Confira nossa página nacional e internacional em: www.ntconsult.com.br e www.ntconsultcorp.com.\nO projeto: Estamos procurando excepcionais profissionais em Liderança Técnica para esta oportunidade totalmente remota de trabalhar em um cliente na indústria de telecomunicações, com presença em 12 países da Europa e da América Latina. Estão há mais de 20 anos atuando no Brasil, são um hub digital que facilita o acesso a serviços em diferentes áreas, como entretenimento, esportes, segurança digital, finanças, saúde e educação. Você atuará em um produto de IA generativa em produção e o front é React/TypeScript distribuído como biblioteca versionada e consumida por um shell corporativo.\nAs responsabilidades:\nProduto de IA (núcleo da vaga):\nEvoluir o pipeline RAG ponta a ponta: ingestão de PDF, chunking, embeddings, indexação vetorial, retrieval, montagem de prompt e geração.\nResponder pela qualidade de extração em documentos de dezenas a centenas de páginas, onde a falha típica é silenciosa: o sistema declara sucesso com o documento parcialmente indexado.\nFazer chamadas a LLM de forma robusta: lote, retry com backoff, limite de concorrência, trato de rate limit e degradação controlável.\nInstrumentar e avaliar os fluxos de LLM com tracing, evals reproduzíveis, comparação de modelos e controle de custo por token; escolher o modelo certo para cada etapa.\nVersionar e governar prompts fora do código, com rastreabilidade de qual versão gerou qual saída.\nDimensionar capacidade e custo de inferência (capacidade provisionada vs. sob demanda) e sustentar a decisão com medição.\nRespeitar os dois segmentos: público e privado têm vocabulário, regras e telas próprias, e a regra de ouro é regressão zero no produto já em produção.\nEsteira AI-First (SDLC com IA):\nConstruir e operar a esteira de ponta a ponta: especificação, geração, revisão, automação e execução, com agentes, MCPs, skills e contextos versionados no repositório.\nDesenhar e versionar especificação como fonte da verdade (SDD), de modo que a especificação, e não o chat, seja o artefato durável.\nDefinir os guardrails de arquitetura que orientam a geração e reduzem alucinação: convenções, limites de escopo de PR, testes obrigatórios, checagens automáticas.\nRevisar criticamente código gerado por IA, olhando arquitetura, escalabilidade, tamanho de PR, segurança e legibilidade - e recusar o que não se sustenta.\nDisseminar a prática: tornar a esteira usável pelo resto do time, não um ganho pessoal de produtividade.\nLiderança técnica e governança:\nConduzir decisões de arquitetura e registrá-las de forma datada e rastreável.\nRevisar entregas de terceiros: parte do código vem de fábrica e de times vizinhos, com padrões diferentes dos nossos.\nOperar dentro do rito corporativo de mudança (janelas de CHG/GMUD, aprovação de maintainer em repositório de terceiro, ambientes segregados).\nSustentar o produto em produção: diagnosticar incidente com log e métrica, decidir rollback, comunicar impacto sem maquiagem.\nProvar o valor do piloto com métrica combinada previamente (ver seção de sucesso).\nOs requisitos obrigatórios:\n1. Engenharia de software sênior de verdade: arquitetura de serviços, filas e processamento assíncrono, modelagem de dados, e code review crítico de PR.\n2. TypeScript/Node sênior e Python. São as duas linguagens do dia a dia (Fastify no back, FastAPI no agente). Não é diferencial, é pré-requisito.\n3. Uso diário de desenvolvimento agêntico (Claude Code, Codex, Cursor ou equivalente). Experimentações pontuais não contam.\n4. Agentes, MCP e SDD aplicados ao ciclo de desenvolvimento em contexto real de produção, não em prova de conceito.\n5. RAG na prática: chunking, embeddings, busca vetorial e híbrida, e a noção clara de que a maior parte do erro de um RAG nasce na ingestão, não no prompt.\n6. Chamadas de API a LLM (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI) com controle de custo, latência e falha.\n7. Framework de orquestração de LLM - LangChain, LangGraph, AI SDK, Agno ou similar. O produto usa LangChain hoje.\n8. Prompt engineering e context engineering com avaliação objetiva do resultado, não por impressão.\n9. Observabilidade de LLM: tracing, evals, comparação de modelo e leitura de custo por token.\n10. Segurança e compliance em solução de IA: dado sensível, segredo fora do código, autorização no servidor, trilha de auditoria.\nRequisitos de contexto (filtram mais do que os técnicos):\nConfortável em ambiente corporativo restrito: acesso via VPN, credencial com escopo limitado, dependência de time de plataforma e de segurança para parte das mudanças.\nTolerância a rito: janela de mudança, aprovação formal, ambiente de homologação, repositório de terceiro com gate de maintainer.\nComunicação direta com pessoa de negócio (PM, arquiteto do cliente, usuário final), em português, sem escudo de intermediário.\nOs diferenciais:\nDomínio de licitações, contratos públicos ou RFP corporativa.\nProcessamento de documento longo: OCR, layout parsing, extração de entidade, extração heurística combinada com LLM.\nAzure de ponta a ponta: Azure OpenAI, AKS, Blob, CosmosDB, Azure DevOps.\nArquitetura agnóstica de LLM (Anthropic, OpenAI, Google, modelos abertos) com troca de provedor sem reescrita.\nExperiência em produto que já está no ar com usuário real e custo de regressão alto.\nO que esta vaga não é:\nNão é pesquisa em IA. Não se treina modelo do zero nem se publica paper; usa-se modelo de terceiro com engenharia séria em volta.\nNão é liderança sem código. Espera-se PR aberto pela pessoa toda semana.\nNão é greenfield. Há produto em produção, dívida técnica conhecida e regra de regressão zero.\nO perfil comportamental:\nConstrói rápido e revisa com rigor. Prototipa, valida com o negócio e ainda assim escreve pensando em quem mantém depois.\nProativo. Não espera a demanda chegar pronta, e transforma sintoma relatado em diagnóstico medido.\nEleva o time em vez de virar gargalo: a esteira precisa funcionar na mão dos outros.\nHonesto com número ruim. 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