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alt.bank

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2018

💳 Fintech

🏦 Bancário

🤝 B2B

💰 Series A em 2021-05

Fintech • Banking • B2B

Lançado em outubro de 2018, o alt.bank tem como missão promover justiça financeira por meio de taxas de juros justas e transparentes e objetiva conquistar 30 milhões de clientes no Brasil e 60 milhões na América Latina. Em julho de 2022, o alt.bank lançou o novücard, um cartão de crédito para quem deseja ter controle responsável de suas finanças.

Descrição

• Projetar, desenvolver e manter sistemas bancários de alta disponibilidade em Java e Quarkus, com arquitetura de microsserviços e mensageria (SQS/SNS) • Desenhar e implementar agentes de IA single-agent e multi-agent para executar tarefas de negócio • Orquestrar chamadas de ferramentas, definir escopos de ação, políticas de segurança e limites de autonomia • Integrar LLMs via API aos sistemas backend, usando RAG, function calling, memória de contexto e MCP • Aplicar engenharia de prompt para geração de código e design do comportamento dos agentes • Revisar e depurar código e decisões geradas por agentes/IA, identificando erros lógicos, alucinações e casos de borda • Liderar implementações customizadas quando a automação não for suficiente • Desenhar e validar PoCs e MVPs de soluções agênticas com áreas de negócio • Construir observabilidade e avaliação para agentes em produção, incluindo logging, tracing e métricas • Identificar fragilidades de segurança e implementar salvaguardas, incluindo validação de outputs e human-in-the-loop • Desenvolver testes unitários e de integração com Maven e Git • Trabalhar com produto, tecnologia e negócio para traduzir dores operacionais em soluções agênticas escaláveis

🎯 Requisitos

• Formação concluída ou em andamento em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas • Experiência sólida em backend com Java e Quarkus, ou Spring com disposição para migrar • Experiência prática construindo agentes de IA ou aplicações com LLMs • Conhecimento em orquestração de ferramentas, RAG, memória e avaliação de agentes • Conhecimento de MCP e function calling/tool use de APIs como Claude ou OpenAI • Domínio de engenharia de prompt e guardrails de agentes • Conhecimento em bancos relacionais MySQL e PostgreSQL • Conhecimento em bancos NoSQL Redis e MongoDB • Conhecimento idealmente em bancos vetoriais pgvector, Pinecone ou Weaviate para RAG • Conhecimento prático em arquitetura orientada a eventos com AWS SQS e SNS • Domínio de testes unitários e de integração, Git, Maven, metodologias ágeis e pipelines de CI/CD • Capacidade de ler documentação técnica em inglês • Boa comunicação em português ou inglês • Autonomia e proatividade em ambiente 100% remoto • Diferenciais: observabilidade de LLMs/agentes, contribuições open-source relacionadas a LLM tooling e experiência em fintech/sistemas bancários regulados