Tech Lead Sênior AI-Native (dev ↔ produto)

Por que a Shippit

A maioria das empresas ainda debate se IA muda o jeito de construir software. A gente já mediu.

8 engenheiros. 7 engajamentos entregues, 5 clientes ativos, 97% de retenção, 11 dias do kickoff à produção.

Em um engajamento de 3 meses dentro de uma plataforma enterprise de medição de energia do mercado regulado brasileiro, nosso time instalou uma capacidade de engenharia aumentada por IA que continuou operando sem a gente no loop: engenheiros do cliente contribuíram organicamente com 26 pull requests no plugin de skills que criamos, 155 páginas de documentação passaram a se auto-sincronizar, e um ambiente de preview completo por PR saiu de 0 para 7 serviços — capturando bugs cross-service antes do merge, em uma plataforma que atravessa 4 gerações de .NET.

O relatório DORA de 2025 é a outra metade dessa história: onde o processo continuou o mesmo, a IA subiu o throughput e a instabilidade juntos. Por isso mudamos o processo primeiro. A IA escreve código; a gente arquiteta e revisa todo PR.

Isso é o que significa ser AI-native aqui: não é usar chatbot para escrever e-mail. É construir agentes, skills e workflows spec-driven que mudam o processo de engenharia de times inteiros — e provar com números.

A missão

Você vai integrar o squad especialista da Shippit embarcado no time de engenharia de uma plataforma enterprise de medição de energia (mercado regulado brasileiro, 17 anos de codebase, milhões de medições) — como tech lead sênior dentro de um squad central do produto, fazendo a ponte que quase nenhum time consegue fazer: desenvolvimento ↔ produto.

O gap é conhecido: arquitetos e POs absorvem o conhecimento de produto, desenvolvedores viram executores de spec. Você fecha esse gap — com IA como alavanca:

• →Interfaceia com o upstream (quem traz a demanda), entende o problema de produto e consolida demanda em specs e tasks prontas para o time implementar.
• →Implementa de ponta a ponta: coda a feature, testa, e automatiza o teste de forma que gere evidência auditável de que a funcionalidade resolve o que se propôs a resolver.
• →Dialoga de igual para igual com os tech leads do cliente, influencia decisões de arquitetura e instala cultura de desenvolvimento AI-first num time em plena curva de maturidade.
• →Evolui o workflow spec-driven (GSD) e as skills de agentes que já operam na plataforma.

Você não vai ser braço alugado. Vai transformar como um time de engenharia enterprise trabalha — e deixar a capacidade instalada.

O que você vai fazer

• →Liderar tecnicamente dentro de um squad de produto, junto com o squad Shippit já embarcado (hoje 4 pessoas).
• →Conduzir discovery técnico-de-produto: da demanda upstream à spec executável (spec-driven development).
• →Implementar features de ponta a ponta em uma plataforma multi-repo (.NET legado + .NET moderno).
• →Construir e manter skills, agentes e automações (Claude Code) que aceleram o time inteiro.
• →Definir como cada feature prova que funciona: testes automatizados + evidência gerada por IA, fácil de avaliar.
• →Transferir conhecimento continuamente: pairing, workshops, revisão de PRs multi-agente.
• →Dedicar ~10h/semana à Shippit como multiplicador: elevar a prática de engenharia AI-native do time, nos engajamentos de clientes e no Contatio.ai.

O que a gente contrata

Stack se aprende em semanas. Critério de engenharia, não. Estes são os inegociáveis:

• →Clean architecture — o domínio fica independente de framework, banco e UI, e você defende onde cada fronteira está.
• →DDD — você modela o negócio na linguagem do próprio negócio, e essa linguagem sobrevive dentro do código.
• →TDD — teste como pressão de design, não teatro de cobertura. Você sabe quando o teste vem antes, e quando essa é a escolha errada.
• →Refatoração sob carga — você muda um codebase de 17 anos em passos pequenos e reversíveis, atrás de teste. Você não propõe rewrite.
• →Design de contratos — APIs, mensagens e fronteiras de módulo que sobrevivem a mudança multi-repo.
• →Prática AI-first — Claude Code, Cursor ou similar como ferramenta diária, com histórico real de criar skills, agentes e automações. Autocomplete não conta.
• →Spec-driven development — você transforma um problema de produto em spec executável, ou quer trabalhar assim e consegue mostrar a tentativa.
• →Ler código que você não escreveu, rápido, numa linguagem que ainda não é sua.

A stack que você vai encontrar

Você não precisa ser especialista em .NET. Precisa navegar a plataforma desde a primeira semana e ser full-stack dentro do monolito.

• →C# atravessando gerações: .NET Framework 4.x (monolito legado) ↔ .NET 7/8 (serviços modernos).
• →Oracle e PL/SQL, com ORM legado (NHibernate) e moderno (Dapper/EF Core).
• →Vue.js no monolito — Angular é bônus.
• →Mensageria (RabbitMQ ou similar) e coordenação de mudanças multi-repo.
• →Fluxo corporativo de PRs/pipelines (Azure DevOps ou equivalente).
• →GCP, Kubernetes e Helm — é o que roda nossa infra de preview por PR.

Diferenciais

• →Setor de energia / mercados regulados.
• →Modernização de legado de grande porte.
• →Instalar prática de engenharia dentro do time de outra empresa.

Valores (inegociáveis)

• →Espírito de founder — você não mata backlog, você cria cultura, transforma e vende o resultado.
• →AI-First Mindset — IA em tudo que faz, todos os dias.
• →Ownership — vê o problema, resolve o problema; todo mundo aqui é sócio do resultado.
• →Velocidade com excelência — entrega rápido sem largar qualidade.
• →Transparência — números abertos, comunicação direta.
• →Anti-fragilidade — legado de 17 anos + prazo regulatório = seu habitat.
• →Comunicação forte em ambiente async e nos rituais presenciais-remotos do cliente (dailies, plannings, workshops).

Remuneração e benefícios

• →R$ 15.000–25.000/mês (PJ) — posição na faixa definida por senioridade comprovada. 40h/semana, dedicação integral e exclusiva.
• →Equity share option para os melhores talentos — aqui todo mundo é sócio do resultado.
• →Vale AI — orçamento mensal para suas ferramentas de IA.
• →Plano de saúde.
• →Wellhub — benefício de bem-estar (academias, apps e mais).
• →Horário flexível — remoto, async-first, foco em entrega.

Processo

1. Envie currículo/LinkedIn/GitHub (responda também: qual a coisa mais impressionante que você já construiu com IA?).
2. Conversa com o fundador (30–45 min).
3. Deep-dive técnico: seu approach com IA, legado e produto.
4. Trial pago (1–2 dias) dentro do nosso workflow real.
5. Proposta.