DESENVOLVEDOR FULL STACK PLENO
LUZA Group · Recife, PE, BR
#### **Sobre o trabalho DESENVOLVEDOR FULL STACK PLENO** **Desenvolvedor Pleno Full Stack com Conhecimento em IA** **Contrato PJ, presencial no centro de Recife** **Objetivo do Perfil** **Profissional de tecnologia com atuação Full Stack, capaz de desenvolver, evoluir e sustentar aplicações web de média e alta complexidade, atuando tanto no desenvolvimento de interfaces quanto na construção de APIs, integrações, bancos de dados e serviços em nuvem.** **Deve possuir conhecimento prático em Inteligência Artificial, sendo capaz de integrar modelos de IA a aplicações, desenvolver funcionalidades utilizando LLMs e implementar soluções de automação e processamento inteligente de dados.** **1\. Desenvolvimento Front\-End** **Nível esperado: Pleno** **Domínio de HTML5, CSS3 e JavaScript/TypeScript.** **Experiência sólida com React.js.** **Conhecimento de frameworks como Next.js.** **Desenvolvimento de interfaces responsivas e acessíveis.** **Consumo e integração com APIs REST e/ou GraphQL.** **Gerenciamento de estado.** **Conhecimento de componentização e arquitetura Front\-End.** **Experiência com testes unitários e de integração.** **Conhecimento de Git e estratégias de versionamento.** **Noções de UX/UI e capacidade de trabalhar em conjunto com designers.** **Diferenciais:** **Angular ou Vue.js.** **React Native.** **Design Systems.** **Micro\-frontends.** **Performance e Web Vitals.** **2\. Desenvolvimento Back\-End** **Nível esperado: Pleno** **Desenvolvimento de APIs RESTful.** **Conhecimento de Node.js e TypeScript.** **Experiência com frameworks como NestJS ou Express.** **Desenvolvimento de microsserviços.** **Integração entre sistemas.** **Autenticação e autorização.** **JWT, OAuth2 e conceitos de segurança de APIs.** **Tratamento de erros, logs e observabilidade.** **Desenvolvimento orientado a boas práticas de arquitetura.** **Conhecimento de mensageria e processamento assíncrono.** **Diferenciais:** **Python.** **Java/Spring Boot.** **.NET.** **Kafka.** **RabbitMQ.** **Arquiteturas serverless.** **3\. Banco de Dados** **Nível esperado: Pleno** **Conhecimento de bancos relacionais.** **PostgreSQL e/ou MySQL.** **Modelagem de dados.** **SQL avançado.** **Índices e otimização de consultas.** **Transações e integridade de dados.** **Conhecimento de bancos NoSQL, como MongoDB.** **Redis para cache e estruturas de dados.** **4\. Cloud e DevOps** **Nível esperado: Intermediário** **Conhecimento de AWS, Azure ou GCP.** **Docker e containers.** **CI/CD.** **GitHub Actions, GitLab CI ou Azure DevOps.** **Conceitos de infraestrutura como código.** **Monitoramento e logs.** **Conhecimento de ambientes Development, QA, Staging e Production.** **Noções de Kubernetes.** **Diferenciais:** **Terraform.** **AWS Lambda.** **ECS/EKS.** **Azure Functions.** **Kubernetes avançado.** **Observabilidade com Grafana, Prometheus, Datadog ou similares.** **5\. Inteligência Artificial** **Nível esperado: Intermediário/Prático** **O profissional deve ser capaz de utilizar IA como parte da arquitetura e do desenvolvimento de produtos digitais.** **LLMs** **Conhecimento de OpenAI, Anthropic, Gemini ou modelos equivalentes.** **Integração de APIs de modelos de linguagem.** **Engenharia de prompts.** **Structured Outputs.** **Function Calling / Tool Calling.** **Streaming de respostas.** **Controle de contexto e tokens.** **Tratamento de custos e latência.** **RAG** **Conceito e implementação de Retrieval\-Augmented Generation.** **Embeddings.** **Bancos vetoriais.** **Busca semântica.** **Chunking e recuperação de documentos.** **Implementação de pipelines de ingestão.** **Avaliação da qualidade das respostas.** **Frameworks e ferramentas** **LangChain e/ou LangGraph.** **LlamaIndex.** **Vector Databases como Pinecone, Qdrant, Weaviate ou pgvector.** **APIs de IA.** **Ferramentas de observabilidade e avaliação de aplicações de IA.** **Agentes de IA** **Conceito de AI Agents.** **Tool Calling.** **Orquestração de agentes.** **Memória e contexto.** **Workflows automatizados.** **Integração de agentes com APIs e sistemas corporativos.** **6\. Engenharia de Software** **Clean Code.** **SOLID.** **Design Patterns.** **Clean Architecture.** **Domain\-Driven Design — conhecimento desejável.** **Princípios REST.** **Arquitetura orientada a serviços.** **Microsserviços.** **Event\-driven architecture.** **TDD/BDD como diferencial.** **Code Review.** **Documentação técnica.** **Capacidade de identificar débito técnico e propor soluções.** **7\. Segurança** **OWASP Top 10\.** **Segurança de APIs.** **Controle de acesso.** **Criptografia e gerenciamento de secrets.** **Proteção contra SQL Injection, XSS e CSRF.** **Segurança de autenticação.** **LGPD e princípios de proteção de dados.** **Boas práticas de segurança no desenvolvimento de aplicações com IA.** **8\. Testes** **Testes unitários.** **Testes de integração.** **Testes de API.** **Testes End\-to\-End.** **Jest, Vitest, Cypress ou Playwright.** **Mocking.** **Estratégias de cobertura de t