A transformação digital acelera a cada ano e, nesse cenário, a Inteligência Artificial assume papel central nas estratégias das empresas. Por isso, cresce a demanda por profissionais capazes de unir Backend, dados e Machine Learning em soluções robustas e escaláveis.
A oportunidade para Desenvolvedor(a) Backend – IA, com atuação presencial em São Paulo no modelo PJ, oferece exatamente esse desafio: construir soluções modernas, validar hipóteses técnicas e desenvolver arquiteturas orientadas a dados.
💡 Atuação prática em IA e inovação
Primeiramente, o profissional irá desenvolver Provas de Conceito (PoCs) e MVPs, transformando ideias em aplicações funcionais. Além disso, participará da criação de soluções inovadoras baseadas em dados estruturados e não estruturados.
Em vez de apenas manter sistemas existentes, a pessoa atuará na construção de novas arquiteturas. Dessa forma, contribuirá diretamente para a evolução tecnológica da empresa.
Ao mesmo tempo, trabalhará na construção de pipelines de dados, garantindo integração eficiente entre sistemas. Consequentemente, os modelos poderão operar com maior confiabilidade e performance.
🛠 Principais responsabilidades técnicas
O profissional assumirá um papel ativo no desenvolvimento backend e na aplicação prática de IA.
| Responsabilidade | O que você fará na prática | Impacto direto |
|---|---|---|
| Desenvolvimento de PoCs | Criar protótipos funcionais para validação | Reduz risco técnico |
| Construção de MVPs | Estruturar versões iniciais escaláveis | Agiliza inovação |
| Pipelines de dados | Integrar, transformar e validar dados | Base sólida para IA |
| Integração de APIs | Conectar sistemas internos e externos | Fluidez operacional |
| Boas práticas de arquitetura | Garantir organização e escalabilidade | Sustentabilidade técnica |
Portanto, o profissional não apenas executa tarefas, mas também participa ativamente da definição das soluções.
🧠 Linguagens e competências essenciais
Para entregar resultados consistentes, é fundamental dominar tecnologias modernas. A empresa busca alguém com experiência sólida e prática.
| Tecnologia | Aplicação Estratégica | Nível Necessário |
|---|---|---|
| Python | Desenvolvimento de modelos e automações | Avançado |
| SQL | Modelagem e otimização de dados | Avançado |
| JavaScript / TypeScript | APIs e integrações | Sólido |
| TensorFlow / PyTorch | Treinamento de modelos | Experiência prática |
| Git / GitHub | Versionamento e colaboração | Intermediário |
Além disso, experiência com desenvolvimento avançado de prompts para agentes de IA agrega grande diferencial competitivo.
🗄 Bancos de dados e armazenamento vetorial
Modelos de IA exigem infraestrutura de dados eficiente. Portanto, o profissional precisa compreender profundamente bancos relacionais.
Ele modela tabelas, otimiza consultas e garante integridade dos dados. Além disso, trabalha com bases vetoriais, fundamentais para sistemas baseados em embeddings.
| Tipo de Banco | Finalidade | Exemplo |
|---|---|---|
| Relacional | Estruturação tradicional | PostgreSQL / MySQL |
| Vetorial | Busca semântica e IA generativa | Pinecone |
| NoSQL | Flexibilidade de dados | MongoDB |
| Data Warehouse | Análises estratégicas | BigQuery |
Assim, a arquitetura de dados se torna preparada para aplicações modernas e inteligentes.
⚙ Automação e orquestração de sistemas
Além do desenvolvimento técnico, o profissional constrói workflows complexos e integra múltiplos serviços.
Ele expõe APIs e webhooks para validação de conceitos. Em seguida, organiza fluxos de dados de forma automatizada. Como resultado, reduz falhas manuais e aumenta eficiência.
Enquanto alguns projetos começam como protótipos, eles evoluem rapidamente para ambientes produtivos. Portanto, aplicar boas práticas desde o início faz toda a diferença.
🤖 Machine Learning aplicado
A atuação inclui uso prático de TensorFlow ou PyTorch. O profissional prepara dados, treina modelos e avalia métricas de desempenho.
Ele ajusta hiperparâmetros, realiza validações cruzadas e documenta experimentos. Dessa maneira, garante previsibilidade e reprodutibilidade.
Além disso, implementa modelos via APIs para consumo em aplicações externas. Assim, a solução deixa de ser experimental e passa a gerar valor real.
🌐 Trabalho colaborativo e inovação contínua
Embora a posição seja backend, o trabalho acontece em conjunto com outras áreas técnicas. Portanto, comunicação clara e colaboração ativa tornam-se essenciais.
A equipe explora novas tecnologias constantemente. Enquanto avalia tendências, também testa arquiteturas modernas. Consequentemente, o ambiente favorece crescimento profissional acelerado.
Além disso, a atuação presencial fortalece a integração do time e acelera decisões estratégicas.
📍 Modelo de contratação e atuação
A vaga oferece modelo PJ com atuação presencial em São Paulo. Esse formato permite participação direta em decisões técnicas e experimentações rápidas.
Ao mesmo tempo, a proximidade com o time amplia a troca de conhecimento e favorece o aprendizado contínuo.
📈 Crescimento profissional e relevância no mercado
O mercado valoriza profissionais que unem Backend e Inteligência Artificial. Portanto, essa experiência amplia significativamente a empregabilidade.
Além disso, conhecimentos em Python, SQL avançado, bases vetoriais e Machine Learning posicionam o profissional em projetos estratégicos.
Enquanto muitas empresas ainda exploram IA de forma inicial, essa oportunidade oferece atuação prática e estruturada.
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