* Salário: R$ 11.000 a R$ 20.000 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: Senior
Somos inspired by tech powered by people. Por isso, precisamos de pessoas apaixonados por desafios e com sede de aprendizado contínuo.
Buscamos por novos makers para sonharem com a gente, que enxerguem além do óbvio e que estejam prontos para se juntar a nós nessa jornada de transformação e crescimento. Estamos expandindo nossos horizontes e buscamos pessoas que compartilhem dessa mesma paixão pela tecnologia e pelo aprendizado contínuo. Se você se encaixa nesse perfil, venha fazer parte do nosso time!
RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES
- Projetar e implementar arquiteturas de agentes baseados em LLM;
- Desenvolver e evoluir pipelines de RAG (ingestão, embeddings, chunking, retrieval e ranking);
- Construir agentes com capacidade de orquestração de ferramentas (tool calling);
- Integrar soluções de IA com APIs e sistemas corporativos;
- Implementar estratégias de prompt engineering e controle de respostas;
- Definir métricas de avaliação e monitoramento de performance dos agentes;
- Atuar na mitigação de hallucinations e implementação de guardrails;
- Apoiar decisões técnicas relacionadas à arquitetura e escalabilidade;
- Colaborar com times multidisciplinares (engenharia, produto, negócio);
- Contribuir com boas práticas de MLOps e governança de IA.
REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES
- Experiência sólida com Python;
- Conhecimento avançado em Machine Learning e NLP;
- Experiência prática com LLMs e IA Generativa;
- Implementação de arquitetura RAG;
- Experiência com bancos vetoriais (FAISS, Pinecone, Weaviate, Chroma ou similares);
- Experiência com frameworks para agentes (LangChain, LlamaIndex ou similares);
- Conhecimento em arquitetura ReAct (Reason + Act);
- Desenvolvimento e consumo de APIs REST;
- Experiência com Docker, Git e CI/CD;
- Vivência em ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP);
- SQL avançado;
- Conhecimento em avaliação de modelos e métricas de performance;
- Experiência com deploy e monitoramento de modelos.
Diferenciais
- Experiência prévia com agentes corporativos;
- Conhecimento em MLOps;
- Experiência com sistemas multiagentes;
- Vivência com pipelines de dados em tempo real;
- Experiência em ambientes regulados;
- Participação em projetos open source ou publicações na área.