Brasil
Pavago
Bain & Company
Líder, Engenheiro de IA Full stack
Brasil
Warsaw, Masovian Voivodeship, Poland · São Paulo, Brazil
TypeScriptReactAWS
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DESCRIÇÃO E REQUISITOS
O que nos torna um ótimo lugar para trabalhar
Temos orgulho de sermos consistentemente reconhecidos como um dos melhores lugares para trabalhar no mundo. Atualmente, somos a empresa de consultoria mais bem classificada na lista de Melhores Lugares para Trabalhar do Glassdoor e conquistamos o 1º lugar geral um recorde de sete vezes. Equipes extraordinárias estão no centro da nossa estratégia de negócios, mas isso não acontece por acaso. Elas exigem um foco intencional em reunir uma ampla gama de origens, culturas, experiências, perspectivas e habilidades em um ambiente de trabalho inclusivo e de apoio. Contratamos pessoas com talento excepcional e criamos um ambiente no qual cada indivíduo pode prosperar profissional e pessoalmente.
Com quem você trabalhará
Você fará parte de uma equipe que está construindo o conjunto integrado de ferramentas de decisão agentic da Bain, que oferece a grandes organizações inteligência sempre ativa em suas decisões de crescimento mais importantes. A função está em uma interseção que poucas organizações podem oferecer: a profundidade analítica e o acesso ao cliente de uma consultoria de alto nível, a ambição técnica de uma empresa de produtos e o trabalho de engenharia na fronteira da IA aplicada.
Você trabalhará dentro da equipe de produto permanente da Bain, criando softwares que ajudam as maiores empresas do mundo a responder às perguntas que impulsionam seus negócios: onde investir, onde focar e como vencer. O impacto do que você constrói é direto e imediato, e a plataforma aumenta de valor a cada lançamento.
A plataforma possui duas camadas trabalhando juntas: um núcleo agentic e um conjunto de módulos de decisão, cada um resolvendo um problema comercial distinto. O ciclo de vida de construção está conectado ao mundo real: à medida que as equipes de projeto trabalham ao lado de clientes em vários setores e geografias, esse feedback flui diretamente de volta para a engenharia e para o produto. Cada interação com o cliente torna a plataforma mais inteligente, mais ampla e mais resiliente.
Esta é uma startup dentro de uma empresa estabelecida. Você obtém propriedade genuína de estágio inicial e influência real sobre a arquitetura e a direção do produto, apoiado pela escala global, relacionamentos com clientes e compromisso de liderança da Bain; o ritmo de uma startup com a estrutura de uma empresa global.
Estamos procurando engenheiros que saibam como tornar um módulo de produto melhor e que tragam esse instinto para cada sprint sem serem solicitados, e que se sintam confortáveis com problemas que não têm uma resposta conhecida. O trabalho envolve mecanismos de decisão em tempo real, infraestrutura nativa em nuvem e problemas de dados sem uma resposta pronta. A experiência com sistemas agentic é importante: protocolos de ferramentas e contexto como MCP, estruturas de avaliação, design de memória e resolução de entidades em dados corporativos complexos. Esta é IA aplicada em produção, em escala, com usuários reais dependendo do que você constrói. O campo está avançando rapidamente e a equipe foi criada para acompanhar, então a disposição para continuar aprendendo conta tanto quanto o que você já sabe.
Onde você se encaixará na equipe
O Engenheiro Full-stack constrói e entrega as interfaces de produto e os serviços de backend que disponibilizam as capacidades analíticas do Growth AI Performance System para usuários dentro de um módulo de produto específico, ROI de marketing, estratégia de marca ou precificação e análise comercial. Trabalhando sob o Tech Lead e ao lado do Cientista de Dados, você será responsável por áreas de recursos específicas dentro do módulo: os painéis, ferramentas de fluxo de trabalho, interfaces de cenário e visualizações de saída que Consultores Especialistas, especialistas e partes interessadas seniores dos clientes usam em compromissos comerciais ao vivo.
Você trabalhará em toda a plataforma e nos módulos de produto focados em ROI de marketing, estratégia de marca ou precificação, criando interfaces que tornam as saídas complexas de modelos navegáveis, confiáveis e acionáveis para usuários profissionais que precisam agir rapidamente sobre elas e apresentá-las à liderança sênior do cliente. Os usuários deste produto são sofisticados; as interfaces precisam ser rápidas, densas e inequívocas.
Esta função está na interseção da engenharia de produto e da entrega de IA aplicada. Você integrará as saídas de modelo do Cientista de Dados e as capacidades agentic da equipe de Engenharia de IA em recursos voltados para o usuário, trabalhando a partir de especificações de design produzidas pelo Design Lead e contribuindo para os padrões de engenharia definidos pelo Tech Lead. Seu trabalho é a camada entre a inteligência analítica da plataforma e as partes interessadas do cliente que dependem dela.
O ciclo de vida de construção aqui está diretamente conectado a compromissos reais com clientes. O feedback das equipes de consultoria em implantações ao vivo flui de volta para o produto, e o que você entrega em um sprint pode estar diante de um CMO ou Diretor de Categoria em poucas semanas. Você se envolverá com as equipes de consultoria para entender como o produto está sendo usado em campo e traduzir esse feedback em melhorias de engenharia.
O que você fará
Construção e entrega de recursos de produto
- Construir e entregar recursos de produto de ponta a ponta dentro de um módulo do Growth AI Performance System, desde a entrega do design e integração de API até a implantação e manutenção em produção, sendo responsável por áreas de interface específicas que abrangem tanto a camada de serviço de backend quanto os componentes de React que disponibilizam as capacidades aos usuários
- Implementar as interfaces analíticas principais do seu módulo: painéis de ROI de marketing e visualizações de alocação de canal, saídas de valor de marca e comparações de cenários, ou ferramentas de elasticidade de preços e aumento promocional, projetadas para usuários especialistas que precisam navegar por conteúdo analítico denso de forma rápida e confiante
- Construir interfaces de planejamento de cenários e simulações (what-if) onde os usuários ajustam as entradas do modelo e veem as saídas serem atualizadas em tempo real; implementar a vinculação de dados, gerenciamento de estado e design de API que tornam essas interações rápidas e confiáveis sob as restrições de latência de uma sessão ao vivo com o cliente
- Integrar as saídas de modelo do Cientista de Dados e as capacidades agentic da Engenharia de IA em recursos de produto voltados para o usuário; construir a camada de API e transformação de dados que estrutura, valida e serve saídas analíticas para o frontend de uma forma que as interfaces possam consumir de forma confiável
- Implementar componentes de visualização de dados para conteúdo analítico específico do módulo: visualizações de séries temporais, gráficos de cascata, comparações de alocação, curvas de elasticidade e exibições de saída de cenário, usando bibliotecas de visualização modernas com o desempenho e a fidelidade que as ferramentas analíticas de nível profissional exigem
Qualidade de engenharia e colaboração
- Escrever código limpo, testável e sustentável em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software; implementar pipelines de CI/CD, testes automatizados e fluxos de trabalho de implantação que suportem iteração rápida sem sacrificar a estabilidade de produção em ambientes de clientes ao vivo
- Colaborar estreitamente com o Cientista de Dados sobre como as saídas do modelo são estruturadas para consumo do produto: definir esquemas de dados, contratos de API e formatos de saída que forneçam à camada de interface o que ela precisa sem impor restrições que limitem as escolhas de modelagem
- Trabalhar a partir de especificações de design produzidas pelo Design Lead; implementar componentes fielmente, sinalizar restrições de viabilidade precocemente e contribuir para o ciclo de feedback entre design e engenharia que mantém a qualidade da interface alta em todo o módulo
- Contribuir para o pipeline de dados e a camada de API do módulo em colaboração com o Engenheiro de Dados: garantindo que os dados que fluem de fontes upstream através da lógica de transformação para a API do frontend sejam validados, estruturados de forma consistente e servidos com a latência que a interface exige
- Aplicar princípios de DevSecOps em todo o full stack: autenticação e autorização, manuseio seguro de dados comerciais do cliente e conformidade com as obrigações de privacidade relevantes para implantações em clientes corporativos
Colaboração e comunicação
- Envolver-se com as equipes de consultoria durante e após as implantações ao vivo com clientes para entender onde a interface do produto está criando atrito, problemas de desempenho ou questões de credibilidade; traduzir esse feedback em melhorias de engenharia priorizadas
- Contribuir para sessões com partes interessadas seniores onde as interfaces dos módulos são demonstradas e explicadas; desenvolver a capacidade de apresentar decisões de engenharia e compensações de interface em termos de negócios para as equipes de consultoria e, com o tempo, para as partes interessadas seniores do cliente
- Comunicar-se claramente em toda a equipe do módulo: com o Tech Lead sobre decisões de arquitetura, com o Cientista de Dados sobre a integração de saídas de modelo, com o Design Lead sobre a implementação de especificações de design e com o Engenheiro de Dados sobre a camada de acesso a dados
- Impulsionar a melhoria contínua: identificar proativamente oportunidades para tornar o produto mais rápido, mais confiável ou mais útil para os usuários profissionais que dependem dele; trazer esse instinto para cada sprint sem esperar para ser solicitado
Sobre você
Técnico
- Forte proficiência em React e TypeScript para desenvolvimento complexo de frontend; sólido domínio de arquitetura de componentes, gerenciamento de estado e as convenções de engenharia que tornam as bases de código de produto sustentáveis à medida que os recursos se acumulam
- Forte proficiência em desenvolvimento do lado do servidor; experiência na construção de APIs e serviços de backend confiáveis e versionados que servem saídas analíticas e geradas por IA para clientes de frontend nos padrões de latência e confiabilidade que as implantações ao vivo com clientes exigem
- Experiência na construção de interfaces analíticas densas em dados: painéis carregados de gráficos, ferramentas de cenário e simulações (what-if) em tempo real, visualizações de comparação de múltiplas variáveis e exibições de alocação usando bibliotecas de visualização modernas
- Experiência na integração de saídas de modelos estatísticos e conteúdo gerado por IA em recursos de produto voltados para o usuário; compreensão de como estruturar, validar e servir saídas analíticas de uma forma que as interfaces de frontend possam consumir de forma confiável
- Sólidos fundamentos de engenharia: código limpo e testável; propriedade de pipeline de CI/CD; testes automatizados; depuração e perfil de desempenho de nível de produção; e a disciplina para construir recursos que sejam sustentáveis por toda a equipe
- Experiência na implantação e operação de aplicações full-stack no Azure ou AWS; familiaridade com conteinerização e como os serviços de frontend e backend são implantados e monitorados em um ambiente nativo em nuvem
- Compreensão de autenticação, autorização e manuseio seguro de dados; experiência na aplicação de princípios de DevSecOps em uma aplicação full-stack que serve dados comerciais sensíveis de clientes
- Uso ativo de ferramentas de codificação assistidas por IA (Cursor, Claude Code ou equivalente) para acelerar o desenvolvimento, prototipar mais rapidamente e elevar o nível de qualidade de engenharia em toda a equipe do módulo
Experiência
- 5 ou mais anos em funções de engenharia de software full-stack com responsabilidades práticas de construção tanto em frontend quanto em backend
- Experiência na integração de saídas de ciência de dados ou modelos de ML em recursos de produto; compreensão de como os resultados de modelos estatísticos precisam ser estruturados e servidos para um consumo confiável pelo frontend
- Experiência de trabalho em equipes de produto ágeis e multifuncionais ao lado de cientistas de dados e engenheiros de IA; fortes habilidades de solução de problemas e resolução de questões de produção
Educação
Curso superior (tecnólogo) / bacharelado em ciência da computação, engenharia, matemática ou área técnica relacionada; ou uma combinação equivalente de educação, treinamento e experiência.
- Familiaridade com padrões de dados específicos do domínio em pelo menos uma área de módulo de produto (dados de gastos e atribuição de mídia, dados de rastreamento de marca e painel, ou dados de precificação e promocionais) é uma forte vantagem
- Histórico de entrega de aplicações de produção com interfaces analíticas densas em dados das quais usuários profissionais reais dependem; experiência em análise, software comercial ou ambientes de produto adjacentes à consultoria é uma forte vantagem
- Experiência em ambientes voltados para o cliente ou adjacentes à consultoria, onde as decisões de interface têm consequências diretas sobre como os usuários profissionais confiam e agem com base em saídas analíticas, é uma forte vantagem
INFORMAÇÕES GERAIS
Título da vaga Líder, Engenheiro de IA Full stack
ID da vaga 111329
Áreas de trabalho Tecnologia e Engenharia
Tipo de emprego Permanente em tempo integral
Local(is) São Paulo, Varsóvia
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