Responsabilidades e atribuições
Buscamos uma pessoa para atuar como Desenvolvedor de IA, responsável por transformar capacidades de Inteligência Artificial em produtos, agentes e workflows que resolvam problemas reais de negócio.
A posição combina engenharia de software, arquitetura, IA aplicada e visão de produto, atuando desde a identificação de oportunidades e experimentação até a implementação, deployment e evolução das soluções em produção.
Principais responsabilidades:
- Desenvolver produtos e funcionalidades utilizando IA generativa, LLMs, AI Agents e automações.
- Transformar necessidades de negócio em soluções funcionais e escaláveis.
- Projetar e implementar AI Agents e arquiteturas agentic, incluindo gerenciamento de contexto, memória, estado, ferramentas e regras de negócio.
- Desenvolver agentic workflows e loops com múltiplas etapas, decisões condicionais, validações, retries, fallbacks e human-in-the-loop quando necessário.
- Trabalhar com Prompt Engineering e Context Engineering, structured outputs e estratégias para redução de alucinações.
- Integrar agentes e modelos a APIs, bancos de dados, sistemas corporativos e ferramentas externas, utilizando Function Calling e MCP quando aplicável.
- Desenvolver soluções de RAG, utilizando embeddings, busca semântica, bancos vetoriais e bases de conhecimento.
- Criar estratégias de avaliação e qualidade de IA, incluindo métricas, datasets, evals automatizados e análise de falhas.
- Desenvolver e operar aplicações em AWS, especialmente Lambda e arquiteturas serverless, considerando segurança, escalabilidade, disponibilidade e custos.
- Trabalhar com Docker, CI/CD, Git e práticas de DevOps.
- Implementar observabilidade, incluindo logs, métricas, tracing, monitoramento de custos, latência, erros e consumo de tokens.
- Projetar arquiteturas utilizando APIs, filas, eventos e processamento assíncrono.
- Garantir qualidade de código, testes, segurança, governança e rastreabilidade das ações executadas por agentes.
- Avaliar modelos, frameworks e arquiteturas, considerando trade-offs entre qualidade, custo, performance e complexidade.
- Trabalhar em conjunto com times de Produto, Engenharia, Cloud/DevOps e Negócio.
Requisitos e qualificações
- Experiência sólida em engenharia de software e desenvolvimento de produtos.
- Experiência prática no desenvolvimento de aplicações utilizando LLMs e IA generativa.
- Experiência com APIs de modelos como OpenAI, Anthropic, Google ou equivalentes.
- Conhecimento sólido de backend.
- Experiência com Python e/ou TypeScript.
- Conhecimento de APIs REST, integrações entre sistemas e bancos relacionais e/ou NoSQL.
- Experiência com workflows de múltiplas etapas, arquiteturas distribuídas e processamento assíncrono.
- Experiência prática com AWS, AWS Lambda e serverless.
- Conhecimento de Docker, CI/CD e processos de deployment.
- Capacidade de colocar, operar e evoluir aplicações em produção.
- Capacidade de transformar requisitos de negócio em soluções utilizando IA.
- Capacidade de investigar problemas de forma estruturada e atuar em tecnologias em constante evolução.
Diferencial: conhecimento de frameworks e ferramentas específicas de IA, RAG, agentes, MCP, observabilidade e avaliação de modelos.
Não é necessário dominar todos os frameworks existentes. Conhecimento dos conceitos, capacidade de construir soluções e experiência prática em produção são mais importantes do que o domínio de uma biblioteca específica.