júnior em desenvolvimento full-stack - .net e ia

Sobre a vaga

A WEX procura uma pessoa júnior de engenharia de software para atuar no time de Benefits Technology, criando soluções para administração de benefícios.

A vaga é remota no Brasil e combina desenvolvimento .NET/C#, APIs, React, cloud e aprendizado em recursos de IA.

Responsabilidades

• Colaborar com stakeholders para entender desafios de clientes e transformar isso em soluções técnicas.
• Desenhar, codar, testar e instrumentar novas funcionalidades.
• Trabalhar com APIs REST, microsserviços e arquitetura em fatias verticais.
• Usar dados para medir resultados, investigar problemas e apoiar decisões técnicas.
• Apoiar aplicações em produção, com monitoramento, resposta a incidentes e melhoria contínua.
• Analisar sistemas e processos existentes para encontrar gargalos e oportunidades de melhoria.
• Participar de rituais ágeis, como planejamento de sprint e daily.
• Aprender com o time, compartilhar conhecimento e evoluir boas práticas de engenharia.

Requisitos

• Experiência inicial em engenharia ou desenvolvimento de software.
• Boa base em C# e desenvolvimento com ASP.NET.
• Experiência criando e consumindo APIs REST.
• Experiência com React.
• Conhecimento em testes unitários e suítes de teste.
• Conhecimento de Git e pipelines de CI/CD.
• Noções de segurança de software e diretrizes OWASP.
• Experiência com bancos relacionais, como MS SQL, PostgreSQL ou MySQL.
• Experiência com banco NoSQL, especialmente MongoDB.
• Noções de Docker, Kubernetes e aplicações cloud-native.
• Conhecimento em cloud, como Azure ou AWS, incluindo serviços básicos de IAM, storage, compute, API gateway, CDN e funções serverless.
• Boa comunicação para explicar decisões técnicas para pessoas técnicas e não técnicas.
• Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou área técnica relacionada.

IA e tendências

• Familiaridade com conceitos de LLMs e frameworks como LangChain ou LlamaIndex.
• Experiência ou experimentos com aplicações básicas usando RAG.
• Interesse em aprender padrões novos, como Model Context Protocol (MCP).
• Interesse em agentes autônomos, uso de ferramentas por function calling e gerenciamento de estado.
• Noções de bancos vetoriais, como Pinecone ou Milvus, e impacto da busca na performance de IA.
• Interesse em recursos AI-native, como avaliações automatizadas com LLM dentro de pipelines de CI/CD.

Diferenciais

• Kafka e desenho orientado a eventos.
• Helm, ArgoCD ou Terraform.
• GitHub Actions.
• GraphQL.
• LangGraph ou outros frameworks para desenvolvimento de agentes.
• Procedures e funções performáticas em bancos relacionais.