Desenvolvedor(a) Fullstack Sênior

Período: 6 meses, com possibilidade de extensão

Requisitos Resumo da vaga Buscamos uma pessoa desenvolvedora fullstack sênior para o time de Novos Canais, com duas frentes de igual peso: levar o agente de vendas (shopping agent) para o site e para dentro do app da Raia e da Drogasil, e manter e evoluir os serviços que o time já opera e os que ainda vai criar.

No dia a dia, a pessoa vai construir a experiência de chat em React, no site, e React Native, no app, e desenvolver features, correções e melhorias nos serviços Node/TypeScript (NestJS) do time. Experiência com LLM em produção é obrigatória; Python e o ecossistema de WhatsApp são diferenciais.

O que a pessoa vai fazer O tempo se divide entre levar o bot ao site e ao app e evoluir os serviços do time; nenhuma das frentes é secundária.

Construir o chat do bot no site e no app: React no site e React Native embarcado no app, com mensagens em tempo real, componentes ricos (carrossel de produtos, listas, botões, PIX, formulários) e estados de erro, reconexão e histórico.

Integrar o chat à sessão do usuário: usuário logado, carrinho e pedido compartilhados entre site, app e conversa.

Manter e evoluir os serviços do time

Trabalhar com os times do site e do app para definir como o bot entra na navegação, no design system e no pipeline de publicação das lojas.

Cuidar do que vai para produção: testes, observabilidade no Datadog, deploy via GitLab CI e ArgoCD, participação em investigação de incidentes.

Documentar enquanto mexe: módulos, regras de negócio e ADRs no mesmo MR da mudança.

Requisitos obrigatórios React em produção: hooks, gerenciamento de estado, componentização e testes.

React Native em produção, com noção de módulos nativos.

Node.js com NestJS (ou Express com arquitetura equivalente): APIs REST, injeção de dependência, validação de DTO.

GraphQL: desenho de schema, resolvers e consumo no front (Apollo ou similar).

Observabilidade: logs, métricas e tracing distribuído (Datadog ou similar), e uso disso para investigar problemas em produção.

Comunicação em tempo real: SSE ou WebSocket, com reconexão e reentrega.

Dados, mensageria e cache: MongoDB ou banco similar, fila (RabbitMQ ou similar) e Redis.

Git e MR: revisão de código, CI e deploy em ambiente containerizado (Docker/Kubernetes).

Uso de LLM em produção (AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Llama ou similar): integração via API, prompts, tool calling, avaliação de qualidade, latência e custo.

Esperamos senioridade: autonomia para decidir arquitetura entre site, app e serviços, conduzir a entrega até produção e apoiar o time em revisão de código.

Diferenciais: Agentes com LangGraph/LangChain: tools, estado de conversa, memória e retry.

UX de chat com IA: streaming de resposta, indicador de digitação, tratamento de resposta lenta.

WhatsApp Flows: formulários nativos, endpoint de dados e criptografia do payload.

Mensagens interativas (listas, botões, catálogo) e janela de 24 horas.

Outros Varejo ou e-commerce: carrinho, checkout, pagamento PIX.

Serviços - Node.js, TypeScript, NestJS, GraphQL (Apollo)

Dados e mensageria - RabbitMQ (Amazon MQ), Redis, MongoDB

Infra e operação - Docker, Kubernetes (EKS), ArgoCD, Terraform, GitLab CI, Datadog

#J-18808-Ljbffr