* Salário: R$ 3.000 a R$ 6.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Junior
Somos a Lighthouse, uma consultoria apaixonada por tecnologia e inovação. Valorizamos quem busca crescimento e desafios, oferecendo um ambiente que incentiva a iniciativa, a colaboração e a comunicação aberta. Aqui, você terá liberdade para desenvolver suas ideias e criar soluções que transformam o mundo.
Apoiamos aqueles que querem fazer a diferença, promovendo aprendizado contínuo e evolução profissional.
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Criando o mundo digital de amanhã, hoje.
Sobre a vaga:
Você será responsável por arquitetar, construir e manter sistemas agênticos complexos e stateful (com estado persistente).
O foco desta posição não é apenas criar chains lineares, mas sim projetar grafos de execução cíclicos onde agentes tomam decisões, utilizam ferramentas (tool calling), refletem sobre seus erros e interagem em arquiteturas multi-agente.
Responsabilidades:
- Arquitetura de Agentes: Projetar e implementar fluxos de controle complexos usando LangGraph, definindo nós, arestas condicionais e persistência de estado (checkpointers).
- Orquestração de Ferramentas: Criar ferramentas customizadas (custom tools) que permitam aos agentes interagir com APIs externas, bancos de dados SQL/NoSQL e sistemas legados de forma segura.
- RAG Avançado: Implementar pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) que suportem recuperação semântica, re-ranking e "Self-RAG" (onde o agente avalia a qualidade do documento recuperado).
- Otimização e Custo: Monitorar e otimizar a latência e o consumo de tokens, utilizando técnicas de cache e seleção dinâmica de modelos (router).
- Avaliação (Eval): Criar datasets de teste e implementar frameworks de avaliação (como LangSmith ou Ragas) para garantir que os agentes não alucinem e mantenham a consistência.
Requisitos:
- Python Avançado: Domínio de programação assíncrona (asyncio), tipagem forte (Pydantic) e boas práticas de engenharia de software (Clean Code, SOLID).
- Ecossistema LangChain: Experiência comprovada em produção com LangChain (LCEL) e, crucialmente, LangGraph para orquestração de loops cognitivos.
- LLMs & APIs: Profundo entendimento de como funcionam os LLMs (GPT-4, Claude 3.5, Llama 3), incluindo function calling, structured output e prompt engineering avançado.
- Bancos Vetoriais: Experiência com pelo menos um Vector DB (Pinecone, Weaviate, Qdrant ou pgvector).
- Backend & API: Experiência em expor esses agentes via APIs REST ou WebSocket (FastAPI ou Django Ninja).
- Experiencia em desenvolvimento Fullstack com React e Node
Diferenciais
- Conhecimento em DSPy para otimização programática de prompts.
- Experiência com implantação de LLMs locais (Ollama, vLLM).
- Entendimento de arquiteturas de memória de longo prazo (Zep, MemGPT).
- Contribuição ativa em projetos Open Source de IA.
Habilidades
- Pensamento Sistêmico: Capacidade de visualizar como um agente afeta o outro dentro de um grafo complexo.
- Resiliência a Erros: Entender que LLMs são probabilísticos e construir sistemas defensivos (guardrails) para lidar com falhas.
- Curiosidade : A área muda semanalmente; você precisa gostar de ler papers e testar novas bibliotecas constantemente.
- Comunicação e Colaboração: Habilidade para trabalhar em times multidisciplinares
- Versatilidade: Habilidade de alternar entre tarefas de front-end e back-end com facilidade.
- Aprendizado Contínuo: Curiosidade para acompanhar a rápida evolução da tecnologia.