Atuar como referência técnica em Quality Engineering, definindo estratégias de qualidade baseadas em risco, impacto no negócio e arquitetura das soluções.
Desenvolver soluções, ferramentas e automações para aumentar a eficiência do ciclo de desenvolvimento, testes e validação de software.
Utilizar GenAI como instrumento de engenharia, aplicando ferramentas, agentes e assistentes de código na criação de testes, análise de requisitos, investigação de falhas, geração de massas, documentação e automação de processos.
Identificar atividades manuais ou repetitivas dentro do ciclo de desenvolvimento e transformá las em fluxos automatizados utilizando código, APIs e IA.
Desenvolver, manter e evoluir frameworks e soluções de automação para aplicações mobile, APIs e integrações.
Trabalhar com ferramentas como Cypress, Robot Framework, Appium e outras tecnologias adequadas a cada contexto.
Construir automações e utilitários utilizando linguagens como Python, JavaScript, TypeScript ou equivalentes.
Definir e implementar estratégias de testes End to End, integração, contrato, regressão, performance e demais camadas relevantes da solução.
Aplicar práticas de Shift Left Quality, participando desde a definição da arquitetura, requisitos e critérios de aceite até a operação em produção.
Atuar diretamente na qualidade de aplicações baseadas em GenAI, definindo estratégias para avaliação de respostas, comportamento de agentes, prompts, contexto, RAG, alucinações, guardrails, segurança, latência e custo.
Construir mecanismos automatizados de avaliação de soluções de IA, incluindo datasets de teste, critérios de avaliação, métricas e processos contínuos de validação.
Investigar falhas utilizando logs, traces, métricas e outras fontes de observabilidade, conduzindo análises de causa raiz e propondo ações preventivas.
Integrar automações e testes aos pipelines de CI/CD, contribuindo para ciclos de entrega mais rápidos e confiáveis.
Definir e acompanhar métricas de qualidade, automação e eficiência de engenharia, utilizando dados para identificar riscos e oportunidades de melhoria.
Explorar continuamente novas ferramentas e abordagens de IA aplicáveis ao desenvolvimento de software e Quality Engineering, transformando experimentos relevantes em soluções reutilizáveis pelo time.
Disseminar práticas de engenharia de qualidade, automação e desenvolvimento assistido por IA entre os times de Produto, Engenharia e Operações.
Experiência sólida em Quality Engineering, Software Engineering in Test, Test Automation Engineering ou posições técnicas equivalentes.
Forte capacidade de programação e automação, utilizando Python, JavaScript, TypeScript ou linguagens equivalentes.
Experiência desenvolvendo frameworks, bibliotecas, scripts, ferramentas internas ou soluções de automação.
Experiência na definição de estratégias de testes para Frontend, Backend, APIs, integrações e fluxos End to End.
Conhecimento de frameworks de automação como Cypress, Robot Framework, Appium ou equivalentes.
Experiência com testes e automação de APIs utilizando Postman, Swagger, bibliotecas de código ou ferramentas similares.
Conhecimento de testes de performance utilizando JMeter, Locust ou tecnologias equivalentes.
Experiência com CI/CD e integração de validações automatizadas aos pipelines de desenvolvimento.
Domínio de Git e boas práticas de engenharia de software e versionamento.
Capacidade de analisar logs, métricas e traces para troubleshooting e investigação de problemas.
Experiência prática com ferramentas de GenAI a aplicadas ao desenvolvimento de software, como Kiro, Claude Code ou ferramentas equivalentes.
Experiência utilizando IA para geração e revisão de código, criação de automações, testes, análise de requisitos, debugging e aumento de produtividade.
Conhecimento de práticas de desenvolvimento assistido por IA, incluindo agentes de desenvolvimento, prompting estruturado, context engineering e SDD (Spec Driven Development).
Interesse e capacidade para experimentar novas tecnologias, criar provas de conceito e transformar oportunidades de IA em automações aplicáveis ao dia a dia da engenharia.
Diferenciais: Experiência com desenvolvimento ou validação de aplicações baseadas em LLMs e GenAI.
Conhecimento de arquiteturas com RAG, agentes, ferramentas, function calling e modelos de linguagem.
Experiência com frameworks de avaliação de LLMs e construção de avaliações automatizadas.
Conhecimento de conceitos como hallucination rate, groundedness, relevância, precisão, segurança, guardrails e qualidade de respostas.
Experiência com observabilidade de aplicações de IA e acompanhamento de métricas de qualidade, latência, tokens e custo.
Experiência construindo agentes ou automações que atuem diretamente no ciclo de desenvolvimento e qualidade de software.
C6 BANK
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