Analista de Qualidade e Automação de Software Pleno | AI Engineering

Nossa área de Marketplace Engineering (AI Engineering)
Estamos em busca de uma pessoa para atuar com liderança técnica ou especialista em IA Generativa para assumir um papel estratégico na evolução da nossa tecnologia. Você terá a oportunidade de liderar projetos que moldam o futuro do C6 Assistant — nosso assistente de IA generativa que já transforma a experiência bancária de mais de 35 milhões de clientes — e contribuir ativamente na construção da nossa plataforma de LLMOps, além de iniciativas voltadas à eficiência operacional. É a chance de trabalhar com tecnologia de ponta, assumir desafios de escala real e gerar impacto direto na vida de milhões de pessoas.
Suas atividades como CSixer
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.
Requisitos e Experiência
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).