Junior IA Engineer

JUNIOR IA ENGINEER

Quais serão suas responsabilidades:

• • Orquestração de Agentes: Apoiar o desenvolvimento e a manutenção de grafos de estado e fluxos conversacionais utilizando LangGraph.js.
  • Engenharia de Prompts: Testar, iterar e refinar prompts para os modelos Gemini (Vertex AI), buscando consistência e redução de alucinações.
  • Desenvolvimento de Ferramentas (Tools): Implementar e dar manutenção em funções e ferramentas que permitam que os agentes interajam com sistemas externos (como Azure DevOps e APIs de segurança).
  • Construção de APIs de IA: Desenvolver e manter serviços e rotas em Node.js/TypeScript utilizando Fastify que sirvam como interface para a inteligência da EVA.
  • Validação de Dados: Garantir que as entradas e saídas dos modelos de IA sejam estruturadas e seguras através da implementação de esquemas com Zod.
  • Integração com Dados: Realizar consultas em PostgreSQL e gerenciar contextos de curta duração ou cache utilizando Redis.
  • Monitoramento de Performance: Auxiliar na análise de logs e interações para identificar falhas na lógica dos agentes e propor melhorias nos fluxos.

O que você precisa ter:

• • Proficiência em TypeScript / Node.js: Sólido domínio da linguagem, pois é nela que construímos toda a lógica de orquestração e APIs.
  • Lógica de Programação Aguçada: Capacidade de estruturar algoritmos e fluxos condicionais complexos (essencial para lidar com estados de agentes).
  • Conhecimento em APIs RESTful: Entendimento claro de como construir e consumir serviços de backend.
  • Bancos de Dados: Conhecimento em SQL para trabalhar com PostgreSQL e compreensão básica de sistemas de chave-valor (Redis).
  • Familiaridade com LLMs: Noção teórica de como modelos de linguagem funcionam (tokens, janelas de contexto, temperatura, etc.).
  • Qualidade de Código: Hábito de escrever código limpo, testável e facilidade no uso de ferramentas de versionamento (Git).

O que seria muito legal que você soubesse:

• LangGraph.js ou LangChain: Ter experiência prévia (mesmo que em projetos de estudo) com frameworks de orquestração de agentes.
• Google Cloud / Vertex AI: Conhecimento básico do ecossistema do Google para IA.
• Bancos de Dados Vetoriais: Noções de busca semântica e como funciona o pgvector.
• Observabilidade de IA: Conhecimento em ferramentas como LangSmith para depurar e avaliar o comportamento de LLMs.
• Prompt Engineering Avançado: Conhecimento em técnicas como Few-shot, Chain-of-Thought ou ReAct.

O que te tornaria um especialista para essa vaga:

• Foco em Produto: Entender que a IA deve resolver um problema real, não sendo apenas um experimento técnico isolado.
• Curiosidade Investigativa: Ser o tipo de profissional que, ao ver um erro de lógica de um agente, investiga o traço da execução até encontrar o "porquê".
• Agilidade de Aprendizado: O ecossistema de IA muda semanalmente; buscamos alguém que consiga absorver novas ferramentas e modelos com rapidez e senso crítico.

O que oferecemos:

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