Sobre a Nexforce

A Nexforce é uma plataforma de IA completa para comprar, implementar e operar softwares. Atuamos para reduzir custos na aquisição de tecnologias internacionais, automatizar processos com agentes de Inteligência Artificial e estruturar operações de receita de ponta a ponta. Unimos quatro frentes estratégicas em uma única solução unificada:

• Nexforce Marketplace: Facilitamos a contratação de softwares globais com pagamento local e uma economia real de até 50%.
• Nexforce Router: Conectamos empresas a mais de 500 modelos de IA por meio de uma única API, com roteamento inteligente, controle de orçamento e cobrança em moeda local.
• Nexforce Agents: Desenvolvemos agentes de IA que conversam com os dados da empresa e automatizam processos e rotinas dentro dos softwares utilizados.
• Nexforce Services: Oferecemos consultoria especializada para integrar sistemas, otimizar processos e garantir a adoção das ferramentas com um método estritamente orientado a resultados.

Com presença em 13 países e atendendo a mais de 300 empresas, a Nexforce transforma tecnologia em vantagem competitiva, eliminando fricções operacionais e aumentando a eficiência. Somos reconhecidos por prêmios de prestígio como Exame Negócios em Expansão, 100 Startups to Watch e pelo ecossistema Cubo Itaú.

Na Nexforce, nosso propósito é claro: transformamos software em resultado.

Para saber mais, acesse o nosso site: www.nexforce.ai

Sobre a Vaga

O que Principal significa aqui

Este é o topo da trilha de contribuidor individual da nossa engenharia. O eixo do nível não é dificuldade técnica, é escopo: você responde pela direção técnica da função, incluindo o problema ambíguo que ainda não tem dono, e o impacto se mede por quanto o seu julgamento técnico melhora o resultado num escopo grande, não por entregar bem um projeto.

A senioridade aqui se expressa por domínio técnico e propriedade sobre o sistema, não por gestão de pessoas. É o trilho par ao de liderança, com o mesmo peso e um caminho diferente.

Você vai atuar em duas frentes simultâneas, e a expectativa é operar nas duas:

• Nexforce Marketplace, em produção. Plataforma B2B que conecta fornecedores de software, revendas e clientes, com contratação, operação financeira multi-país e migração em curso de um sistema legado.
• Nexforce Agents e Nexforce Router, em construção e evolução. Agentes que automatizam processos dentro dos softwares que o cliente já usa, e o roteamento entre mais de 500 modelos com controle de orçamento.

O papel é hands-on. O resultado vem de escrever código nas partes mais críticas, definir arquitetura sem spec fechada e ser a referência técnica que o time procura.

Responsabilidades

Arquitetura e produto

• Ser dono da arquitetura em volta do modelo, não do modelo. A saída de um sistema de IA é imprevisível, e isso muda o que a arquitetura precisa entregar: fallback, verificação de saída, idempotência, replay, teto de custo por requisição e degradação previsível quando o modelo erra.
• Desenhar e evoluir sistemas complexos (multi-tenant, multi-país, financeiro), segmentando um pedido grande em fases executáveis.
• Escrever código nas soluções mais críticas, incluindo as que ninguém mais no time destrava.
• Integrar sistemas de terceiros com controle de risco: CRMs, ERPs, meios de pagamento, câmbio e APIs externas.

Qualidade mensurável

• Ser dono do sistema de avaliação e usá-lo como gate de release. Conjunto de casos versionado, métricas da tarefa, modelo como juiz com rubrica, amostragem humana e barreira contra regressão no CI. Sem isso, "melhorou" é opinião.
• Governar o ciclo de vida dos modelos: saber qual fluxo roda em qual modelo, testar o candidato seguinte antes de precisar dele, e ter plano de migração antes do aviso de descontinuação. A versão de modelo não tem contrato de compatibilidade.
• Instrumentar o que roda: trace por chamada e por ferramenta, consumo de token, motivo de parada, latência de ponta e amostragem de conteúdo com política de privacidade.

Custo e risco

• Controlar custo por tarefa resolvida, não preço por token. Roteamento por complexidade, cache, contexto enxuto e modelo menor sempre que ele passa na avaliação. O preço por token caiu muito, e a conta subiu, porque fluxo agêntico faz dezenas de chamadas por tarefa.
• Limitar o raio de alcance do agente em vez de tentar blindar o modelo: menor privilégio na credencial, ferramentas em lista permitida, aprovação humana para ação sensível, sandbox, limite de taxa, log auditável e teste adversarial recorrente.
• Responder por dados e privacidade com data no calendário: base legal do dado, PII em prompt e em log, retenção, rastro de decisão automatizada.

Direção e multiplicação

• Decidir entre prompt, recuperação, ajuste fino e destilação, e registrar a decisão. É a escolha que queima trimestre quando é feita errado, nas duas direções.
• Traduzir problema de negócio em especificação com critério de aceite verificável, e recusar iniciativa de IA que não tem número associado.
• Multiplicar o time: caminho pavimentado, biblioteca interna, template de avaliação, guardrail compartilhado, revisão de desenho de agente e mentoria. O nível se mede também pelo resultado produzido fora do seu teclado.
• Traduzir decisão técnica em impacto de negócio para interlocutores não técnicos, incluindo conversa de margem e de custo de operação.

Requisitos

Experiência

• 8 anos ou mais em desenvolvimento de software, com histórico de sistemas críticos construídos e sustentados em produção, não apenas mantidos.
• Decisões de arquitetura sob sua responsabilidade, com capacidade de explicar os trade-offs que elas custaram.
• Produto B2B SaaS, marketplace ou plataforma de integração.
• Integração de APIs de terceiros em produção, com tratamento de erro e casos de borda.
• Banco relacional em produção, com modelagem pensada em auditabilidade, performance e evolução. Usamos PostgreSQL e Supabase.

Stack

• TypeScript, Next.js e Node.js, e Python. As duas frentes têm o mesmo peso, então a vaga não é para especialista em uma só.
• Autonomia em deploy, CI/CD e monitoramento. Não precisa ser especialista, precisa não depender de ninguém.

Fundamento de engenharia aplicado a IA

Sistema de IA é um sistema distribuído com um componente probabilístico no meio. Esperamos uma base sólida em concorrência, fila, idempotência, timeout e retry, porque é onde erra quem só conhece a camada do modelo.

IA aplicada, o que buscamos de fato

Procuramos quem construiu sistemas de IA em produção, não quem consumiu uma API de modelo dentro de um fluxo. O piso é no mínimo 1 ano construindo e mantendo sistemas de IA em produção, com usuários reais, e o que pesa é profundidade demonstrável em boa parte do que segue, não em todos os itens:

• Engenharia de contexto: o que entra na janela, em que ordem e o que é podado. O gargalo saiu da redação do prompt e foi para a montagem do contexto.
• Saída estruturada e chamada de ferramenta, incluindo o que fazer quando a saída válida no schema e está semanticamente errada.
• Recuperação (RAG) para valer: busca híbrida, estratégia de chunking, reranking, e avaliação da recuperação separada da geração. Boa parte da falha atribuída ao modelo é falha de recuperação.
• Desenho de agente: loop, planejamento, memória, critério de parada, orçamento por execução, e quando multi-agente ajuda e quando atrapalha.
• MCP (Model Context Protocol), conectando modelos a ferramentas e dados internos.
• Avaliação: conjunto de referência, juiz com rubrica, viés conhecido do juiz, teste de regressão no CI.
• Economia de inferência: batching, cache de prefixo e semântico, quantização, latência de ponta, e custo por tarefa.
• Segurança de IA: injeção de prompt direta e indireta, exfiltração via ferramenta, isolamento de credencial, tratamento de PII.
• Roteamento de modelos por tarefa, com controle de custo, latência e qualidade.
• Uso metódico de agente de código: gestão de contexto, spec clara, verificação do que o agente produziu, e orquestração de mais de um agente.

Conta como diferencial forte: A2A (Agent2Agent) e outros padrões de interoperabilidade entre agentes de organizações diferentes; pós-treino aplicado (LoRA, QLoRA, DPO, destilação) com clareza sobre quando não fazer nada disso; versionamento de dado, laço de feedback do usuário e proveniência; e regulação aplicada ao produto (LGPD, decisão automatizada, PL 2338, e o AI Act quando o usuário final está na Europa).

O que não conta como experiência de IA para esta vaga: chamar uma API de modelo para resumir ou classificar texto dentro de uma integração; chatbot sobre base de conhecimento sem decisão de arquitetura por trás; e prova de exposição a catálogo de produto de nuvem, que mede acesso e não construção.

Postura

• Autonomia total: recebe um problema, define a solução completa e entrega sem acompanhamento próximo.
• Protagonismo: decide e assume sem esperar spec ou permissão, e traz corte de escopo e leitura de negócio para a mesa, não só técnica.
• Orientação a dados: decide com métrica, acompanha o resultado e itera com evidência.
• Comunicação: mantém status que reflete o estado real e fecha o entendimento do pedido antes de construir.
• Multiplicação: transfere conhecimento e reduz a dependência de si, em vez de concentrar o domínio do sistema.

Diferenciais

• Sistemas financeiros, billing, meios de pagamento ou câmbio.
• Migração de dados e desativação de sistema legado.
• Inglês avançado ou fluente, para documentação, fornecedores e expansão internacional.
• Startup ou scale-up onde você construiu o sistema crítico, com ownership real sobre ele.
• Contribuição para projetos abertos do ecossistema de IA.

O que não faz parte deste escopo

Escrito para você não se candidatar esperando outra coisa:

• Gestão de pessoas, headcount e orçamento.
• Treinar modelo base do zero ou pesquisa de arquitetura de modelo. É outra profissão, e no nosso produto raramente é o caminho.
• Ser a única pessoa a escrever código de IA. Se o Principal vira gargalo de toda feature, o nível está sendo usado errado.
• Dominar um framework de orquestração específico. Framework é a camada mais volátil e a mais fácil de aprender, e não é por ele que vamos avaliar você.

Como trabalhamos

Vale ler com atenção, porque é o ponto que mais determina se a vaga faz sentido para você:

• Kanban com decisão rápida e entrega contínua. Não operamos com sprint.
• Grooming três vezes por semana, com contexto de negócio vindo direto da liderança.
• IA é parte central do fluxo de construção, não um assistente opcional.
• O CEO prototipa a ideia e a engenharia constrói a versão real. Esse modelo não está em discussão.
• Escopo muda rápido e a spec raramente chega fechada. A vaga é para quem opera bem nessa ambiguidade.

O que esperamos nos primeiros meses

• 30 dias. Contexto de negócio absorvido a ponto de explicar os trade-offs do roadmap sem apoio, e primeiro deploy em produção com contribuição real.
• 90 dias. Ownership de um módulo ou frente com autonomia, e pelo menos uma decisão de arquitetura que melhorou performance, custo, manutenibilidade ou segurança.
• 6 meses. Referência técnica consultada pelo time, operação nas duas frentes, e pelo menos duas entregas com impacto mensurável em receita ou eficiência.