[job-26779] Engineering Manager, Brasil.

Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Missão: Liderar times de engenharia na criação e evolução de novos produtos dentro da plataforma CI&T Flow, usando agentes de IA (Chat, Steps, Maker, Coder, Ops e outros) para entregar soluções digitais hiperprodutivas, seguras e escaláveis. Você será responsável por conectar produto, tecnologia e pessoas: garantir que os times entreguem valor de negócio de ponta a ponta, que a arquitetura evolua de forma sustentável e que a cultura de engenharia se mantenha forte, moderna, orientada a dados e focada em experimentação e inovação contínua. Principais Responsabilidades: Liderança de times de engenharia com mentalidade de produto Liderar times multidisciplinares (devs, arquitetos, SRE, data/AI engineers, product designers) responsáveis por construir e evoluir produtos baseados em Flow. Garantir um ambiente de alta colaboração, autonomia com responsabilidade, foco em resultados e cultura de experimentação. Atuar no dia a dia como facilitador(a), removendo impedimentos, promovendo aprendizado rápido e garantindo fluidez na entrega. Entrega de produtos no ecossistema Flow (com foco em valor e impacto) Trabalhar em parceria com Product Managers e Designers para definir visão, roadmap e prioridades dos produtos e features, sempre partindo de hipóteses de valor e problemas reais dos usuários. Garantir que os produtos usem de forma efetiva os agentes Flow (Chat, Steps, Maker, Coder, Ops, agentes mestre/orquestrador) para aumentar produtividade, qualidade e insight. Assegurar que os produtos sejam construídos com foco em escalabilidade, segurança, observabilidade e excelência de experiência do usuário. Promover decisões baseadas em dados, testes A/B, feature flags e feedback loops rápidos para validar hipóteses e iterar sobre features. Experimentação, inovação e testes de hipóteses Fomentar uma cultura de experimentação controlada: definir hipóteses, desenhar experimentos (MVPs, PoCs, protótipos), medir resultados e pivotar quando necessário. Trabalhar com o time de produto para estruturar testes de hipóteses, definir critérios de sucesso e aprendizados de cada experimento. Implementar práticas de engenharia de valor (Value Stream Mapping, Impact Mapping, OKRs), garantindo que cada entrega seja justificada por impacto mensurável no usuário ou no negócio. Usar frameworks de inovação (Design Thinking, Lean Startup, Discovery Contínuo) para explorar novos casos de uso de IA, novos agentes Flow e oportunidades de produto. Criar um ambiente seguro para falhar rápido e aprender rápido, promovendo retrospectivas de experimentos e compartilhamento de aprendizados. Excelência de engenharia e arquitetura Promover e cobrar boas práticas de Engenharia de Software Ágil, DevSecOps, CI/CD, testes automatizados e desenvolvimento seguro. Colaborar com arquitetos(as) na definição e evolução da arquitetura dos produtos (cloud-native, integrações, dados, IA). Garantir consistência de padrões técnicos entre equipes e reuso de componentes, pipelines e integrações com Flow. Implementar práticas de trunk-based development, feature flags e deploy contínuo para acelerar a capacidade de experimentação do time. Gestão de pessoas e desenvolvimento de talentos Gerir e desenvolver pessoas: feedback contínuo, 1:1s, planos de desenvolvimento, mentoring e suporte a carreiras técnicas (incluindo tech leads e futuros arquitetos). Apoiar na formação de novas lideranças técnicas com mentalidade de produto e visão de negócio. Participar ativamente de contratação, onboarding e formação de times adequados aos desafios de novos produtos e inovação. Estimular a cultura de aprendizado contínuo, promovendo hackathons internos, demos de experimentos e sessões de "show & tell" de inovações. Operação, métricas e melhoria contínua (com foco em impacto) Definir e acompanhar métricas-chave de engenharia e de produto (lead time, deployment frequency, MTTR, bugs em produção, adoção de features, retenção, NPS, uso de agentes Flow, etc.). Trabalhar com o agente Ops/Galaxy Ops e demais ferramentas de observabilidade e analytics para identificar gargalos, riscos e oportunidades de melhoria. Garantir estabilidade operacional dos produtos, com foco em confiabilidade, performance, segurança e entrega contínua de valor. Estruturar dashboards de impacto de produto e ciclos de revisão de OKRs/KPIs com os times, garantindo alinhamento entre engenharia e negócio. Relacionamento com stakeholders, clientes e visão estratégica Comunicar de forma clara o status dos produtos, riscos, experimentos, aprendizados e resultados para stakeholders técnicos e de negócio. Traduzir decisões técnicas e resultados de experimentos em impacto de negócio, apoiando Product e Account Management em posicionamento de valor dos produtos Flow. Participar de sessões de discovery com clientes/usuários, trazendo visão técnica para viabilidade e complexidade de soluções. Contribuir com iniciativas estratégicas de roadmap da plataforma Flow, trazendo feedback dos times, clientes, operação e experimentos de mercado. Requisitos: Experiência técnica e de gestão Experiência prévia como Engineering Manager, Líder de Engenharia ou Tech Lead com gestão de pessoas. Sólida experiência em desenvolvimento de software e conhecimento de arquitetura moderna. Vivência prática com metodologias ágeis (Scrum, Kanban, Lean) aplicada a times de produto. Experiência em construir ou evoluir produtos digitais em ambiente de alta complexidade ou escala. Mentalidade de produto e experimentação Experiência trabalhando em squads de produto ou times multidisciplinares com foco em outcomes (não apenas outputs). Conhecimento de frameworks de produto como Lean Startup, Discovery Contínuo, Design Thinking, Jobs to be Done (JTBD). Experiência na definição e acompanhamento de OKRs, métricas de produto (adoção, retenção, NPS, CSAT, etc.) e KPIs de negócio. Vivência com testes de hipóteses, experimentos controlados, testes A/B, feature flags e validação de MVPs. Capacidade de aplicar engenharia de valor (Value Stream Mapping, Impact Mapping) para priorizar iniciativas de alto impacto. Experiência em usar dados (analytics, usage metrics, feedback qualitativo) para guiar decisões de produto e engenharia. Stack técnico e ferramentas Esperamos que você tenha conhecimento e vivência com tecnologias como: Linguagens de programação Python (desenvolvimento backend, automação, IA/ML) TypeScript/JavaScript (Node.js, frameworks modernos de frontend como React, Next.js ou Vue.js) Familiaridade com outras linguagens como Go, Java ou Rust é um diferencial. Cloud e infraestrutura AWS (EC2, Lambda, S3, RDS, DynamoDB, ECS/EKS, Bedrock, SageMaker, CloudWatch, etc.) Google Cloud Platform (GCE, Cloud Run, Cloud Functions, BigQuery, Vertex AI, etc.) Azure (App Services, Functions, Azure OpenAI, etc.) Conhecimento de arquitetura cloud-native, serverless, containers (Docker) e orquestração (Kubernetes). Dados e analytics Bancos relacionais (PostgreSQL, MySQL) e NoSQL (MongoDB, DynamoDB, Redis, Cassandra) Ferramentas de processamento de dados (Apache Kafka, Airflow, Databricks, Spark) Experiência com data pipelines, ETL/ELT e integração com plataformas de analytics/BI (ex.: Looker, Tableau, Power BI, Amplitude, Mixpanel, Google Analytics). Capacidade de estruturar event tracking, instrumentação de produto e dashboards de impacto. IA/GenAI e LLMs Experiência com LLMs como GPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Bedrock (AWS), ou similares. Frameworks e ferramentas de orquestração de IA: LangChain, LangFlow, LangFuse, LiteLLM, Semantic Kernel, LlamaIndex. Conhecimento de técnicas de prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), fine-tuning e embeddings. Experiência com CI&T Flow ou plataformas semelhantes de agentes inteligentes será um grande diferencial. DevOps, CI/CD e observabilidade Pipelines de CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI, Azure DevOps. Ferramentas de Infrastructure as Code (IaC): Terraform, Pulumi, CloudFormation, CDK. Práticas de DevSecOps e ferramentas de segurança (SAST, DAST, SCA): Snyk, SonarQube, Trivy, Aqua Security. Observabilidade e monitoramento: Datadog, New Relic, Grafana, Prometheus, OpenTelemetry, ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk. Ferramentas de feature flags e experimentação: LaunchDarkly, Optimizely, Split.io, Unleash. APIs e integrações Desenvolvimento e gestão de APIs REST, GraphQL e gRPC. Ferramentas de API Management e gateways: Kong, Apigee, AWS API Gateway, Azure API Management. Message brokers e event streaming: Kafka, RabbitMQ, AWS SNS/SQS, Google Pub/Sub, Azure Service Bus. Testes e qualidade Frameworks de testes automatizados: Jest, Pytest, Cypress, Playwright, Selenium, JUnit. Práticas de TDD, BDD e testes de integração/e2e. Ferramentas de qualidade de código e coverage: SonarQube, Codecov, ESLint, Pylint. Gestão de projetos, produto e colaboração Ferramentas ágeis: Jira, Linear, Azure Boards, GitHub Projects, Shortcut. Ferramentas de produto e roadmap: ProductBoard, Aha!, Miro, FigJam. Documentação técnica e colaboração: Confluence, Notion Design e prototipação (básico para colaboração): Figma, Miro. Controle de versão: Git, GitHub, GitLab, Bitbucket. Segurança e conformidade Princípios de Zero Trust Architecture. Conhecimento de práticas de segurança em cloud, gestão de secrets (AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault), IAM (Identity and Access Management). Familiaridade com normas como LGPD, GDPR, SOC 2, ISO 27001 será um diferencial. Habilidades comportamentais Forte habilidade de comunicação com públicos técnicos, de produto e de negócio. Capacidade de tomar decisões em cenários ambíguos, equilibrando velocidade, qualidade e aprendizado. Perfil orientado a pessoas, com foco em desenvolvimento de talentos, cultura de feedback e colaboração. Mentalidade de growth mindset, experimentação, inovação e aprendizado contínuo. Pensamento crítico para desafiar hipóteses, questionar premissas e buscar sempre o máximo impacto com menor esforço. Diferenciais Experiência direta com a plataforma CI&T Flow ou com ecossistemas de agentes de IA em empresas. Experiência em construção de novos produtos (greenfield), incubação de soluções inovadoras ou atuação em startups. Vivência em modernização de legados com uso de IA e automação. Experiência com MLOps e pipelines de machine learning em produção. Experiência em liderar times de product-led growth (PLG) ou em empresas de SaaS/produto. Participação em comunidades de engenharia, produto, IA ou inovação (talks, artigos, open source). Certificações em cloud (AWS Solutions Architect, Google Cloud Professional, Azure Administrator/Developer, etc.). Certificações ou formações em produto (ex.: Product Management, Lean Product Management, Certified Scrum Product Owner). Experiência prévia em empresas de produto, scale-ups ou startups de tecnologia.