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Desenvolvedor Sênior

thunderstecnologia

Remoto BR
Desenvolvimento

Score da Vaga

100 pontos
Modelo remoto (+90) Desenvolvimento (+10)

A Thunders Tecnologia está em busca de um(a) Desenvolvedor(a) .NET Sênior com perfil estruturador, analítico e orientado à melhoria contínua. Essa pessoa terá papel estratégico na organização e evolução dos sistemas, com forte atuação em arquitetura, escalabilidade e integração de soluções, especialmente em contextos de alta complexidade e orientados a eventos.

 

Buscamos alguém com visão macro do sistema, capaz de tomar decisões técnicas consistentes, propor melhorias contínuas e atuar de forma colaborativa com times multidisciplinares. Além disso, esperamos um profissional que utilize ferramentas de IA generativa de forma crítica e estratégica, potencializando a produtividade sem abrir mão da qualidade e dos padrões técnicos.

 

Responsabilidades

  • Desenvolvimento e manutenção de funcionalidades utilizando C#, .NET Core e Entity Framework;
  • Preocupação com alta escalabilidade, disponibilidade, paralelismo e performance;
  • Construção de soluções resilientes e orientadas a eventos;
  • Integração de sistemas utilizando serviços de mensageria assíncrona;
  • Implementar integrações com plataformas externas;
  • Codificação e criação de testes automatizados;
  • Acompanhamento com o cliente na validação das novas funcionalidades e disponibilização em produção;
  • Entendimento dos fluxos de negócio de nossos clientes;
  • Interação com o time de Produtos na definição e esclarecimento de requisitos;
  • Colaboração ativa com ideias que possam melhorar sistemas e a experiência dos usuários;
  • Participação nas cerimônias ágeis (daily, planning, review, retrospectiva, 1:1s);
  • Aplicação de boas práticas de documentação, registrando de forma clara soluções, decisões técnicas, integrações e arquiteturas desenvolvidas.
  • Utilizar ferramentas de IA Generativa para acelerar o ciclo de desenvolvimento, desde a prototipagem até a refatoração de código;
  • Validar, revisar e testar criticamente sugestões geradas por modelos de linguagem, garantindo que aderiram aos padrões da Thunders;
  • Estruturar e manter arquivos de configuração de contexto para garantir que as ferramentas de IA compreendam profundamente a arquitetura dos nossos microserviços.

 

Formação

  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas.

 

Experiência Técnica

  • Desenvolvimento backend com .NET Core e Entity Framework (avançado);
  • Criação e manutenção de microserviços (reativos, síncronos e assíncronos);
  • Desenvolvimento de APIs REST/Web API;
  • Implementação de soluções com RabbitMQ ou ferramentas similares de mensageria;
  • Atuação com bancos relacionais, preferencialmente SQL Server;
  • Vivência com MongoDB, Redis, GraphQL e armazenamento em Amazon S3;
  • Contêineres com Docker;
  • Conhecimento intermediário em Angular 6+;
  • Prática com design patterns, TDD e DDD.
  • Experiência prática com Claude e IDEs baseadas em IA;
  • Noções de Engenharia de Contexto, domínio de técnicas de fornecimento de contexto para IAs (RAG local, indexação de repositórios e uso avançado de referências @);

 

O que esperamos de você

  • Raciocínio lógico e boa capacidade analítica;
  • Comprometimento com prazos e excelência nas entregas;
  • Comunicação clara, transparente e colaborativa;
  • Vontade de aprender continuamente;
  • Capacidade de expor ideias, discutir soluções e propor melhorias;
  • Autonomia com responsabilidade;
  • Espírito de equipe, empatia e foco no resultado coletivo.
  • Capacidade de pensar no sistema de forma macro, delegando a implementação de baixo nível para a IA enquanto foca na resiliência e design da solução;
  • Senso Crítico: Não aceitar respostas da IA como verdade absoluta, possuindo base técnica sólida para debater e corrigir possíveis problemas.

 

Diferenciais

  • Experiência com práticas de DevOps;
  • Vivência com bancos não relacionais;
  • Conhecimento em testes automatizados;
  • Pós-graduação na área de tecnologia;
  • Familiaridade com mercado de energia ou ETRM;
  • Conhecimentos em Azure, métricas, telemetria e ferramentas como Grafana
  • Conhecimento em fundamentos de Ciência de Dados ou integração de APIs de LLM dentro de ecossistemas .NET.

Sobre a área de Desenvolvimento

A área de Desenvolvimento de Software é uma das mais dinâmicas e em constante evolução no mercado de trabalho. Profissionais dessa área são responsáveis por criar, manter e otimizar aplicações web, mobile e desktop que impactam milhões de usuários diariamente.

As principais linguagens e frameworks incluem JavaScript (React, Node.js, Vue.js), Python (Django, Flask), Java (Spring), PHP (Laravel) e TypeScript. A demanda por desenvolvedores full-stack continua crescendo, especialmente em empresas de tecnologia e startups.

Salários variam de R$ 3.000 (júnior) a R$ 20.000+ (sênior), com oportunidades crescentes para trabalho remoto e freelance internacional.

Guias de Carreira

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Dica do Especialista

Por que IA e Dados são a Nova Moeda do Mercado

Historicamente, o departamento financeiro de uma empresa operava olhando pelo espelho retrovisor. O trabalho consistia em fechar o mês, consolidar planilhas, reconciliar contas e relatar aos acionistas o que havia acontecido. Em 2026, esse modelo não apenas envelheceu, ele se tornou um risco estrutural para qualquer negócio. A nova exigência do mercado não é a documentação do passado, mas a predição cirúrgica do futuro.

A união entre Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados criou o que o mercado hoje chama de "Profissional de Finanças Aumentado" (Augmented Finance Professional). Profissionais que não dominam essas ferramentas estão sendo rapidamente rebaixados a funções operacionais de baixo valor, enquanto os fluentes em dados assumem as cadeiras de tomada de decisão (C-Level).

1. De Historiador a Estrategista de Negócios

O FP&A (Financial Planning & Analysis) sofreu a maior revolução desde a criação do Excel. Até poucos anos atrás, criar cenários de planejamento exigia semanas de compilação manual. Hoje, modelos de Machine Learning ingerem terabytes de dados não-financeiros — clima, sentimento em redes sociais, cadeias de suprimentos globais, flutuações cambiais em tempo real — para criar previsões de receita altamente precisas em segundos.

O profissional de finanças moderno precisa saber fazer as perguntas certas à máquina (Engenharia de Prompts) e validar a integridade dos dados (Data Governance). O valor do humano não está em construir o gráfico, mas em traduzir os insights algorítmicos em estratégia de alocação de capital.

2. IA Generativa: O Fim do "Trabalho Braçal" Financeiro

Com a maturidade de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) especializados em finanças (como os derivados do BloombergGPT e soluções fechadas da Microsoft e OpenAI), a elaboração de relatórios narrativos de desempenho e a análise de contratos complexos foram automatizadas.

"A Inteligência Artificial não vai substituir o CFO. Mas o CFO que utiliza IA certamente substituirá aquele que se recusa a adotá-la."

Ferramentas de IA generativa em 2026 já são capazes de ler o balanço patrimonial, compará-lo com as metas trimestrais e gerar a primeira versão do DRE (Demonstrativo de Resultados) comentado, com alertas de anomalias, liberando o analista para investigar por que as variações ocorreram, em vez de perder tempo descrevendo-as.

O Stack Tecnológico do Profissional Financeiro em 2026

Saber Excel avançado e VBA já é considerado pré-requisito básico, não um diferencial. O mercado hoje exige:

  • SQL & Python: Para extração e manipulação de bases de dados massivas que o Excel não suporta.
  • Data Storytelling (Power BI / Tableau): A capacidade de transformar números densos em narrativas visuais acionáveis para o conselho de administração.
  • Automação (RPA): Implementação de robôs para fechamento contábil e reconciliação automática.
  • Fluência em IA: Entendimento prático de modelos preditivos e uso de "Copilotos" financeiros (IA Generativa) com segurança de dados corporativos.

3. Auditoria Contínua e Detecção de Fraudes

O modelo tradicional de auditoria por amostragem (onde auditores analisam 5% das transações para inferir a saúde de 100%) tornou-se obsoleto. O profissional moderno utiliza algoritmos de detecção de anomalias que auditam 100% das transações em tempo real.

Modelos de IA aprendem os padrões de gastos da empresa e bloqueiam faturas duplicadas, pagamentos suspeitos a fornecedores e desvios de compliance antes mesmo que o dinheiro saia do caixa. Isso transformou a gestão de risco: de uma investigação post-mortem para uma barreira preventiva ativa.

Conclusão

A transição para um ambiente financeiro movido a IA e Dados não é uma ameaça aos empregos na área, mas uma oportunidade de elevação intelectual da profissão. O contador, o analista e o diretor financeiro de 2026 são, na verdade, cientistas de dados aplicados a negócios. Investir na alfabetização de dados (data literacy) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar o passaporte mínimo de entrada nas corporações de alto nível.

Conteúdo focado em Desenvolvimento Profissional e Transformação Digital.