Skills
Python
FastAPI
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Sobre a Vaga
Estamos procurando um(a) AI Engineer / AI Platform Engineer para atuar no desenvolvimento da plataforma interna de IA da empresa, com foco na criação de agentes corporativos inteligentes. Você vai evoluir soluções de IA em ambiente de produção, construindo componentes reutilizáveis, integrações com sistemas empresariais e pipelines de RAG com foco em escalabilidade, segurança e governança.
Responsabilidades
- Projetar, desenvolver e aprimorar a plataforma de agentes de IA, garantindo alta disponibilidade, segurança e escalabilidade
- Construir agentes com LLMs usando técnicas como RAG, Tool/Function Calling e integrações com sistemas corporativos
- Desenvolver e manter componentes reutilizáveis (conectores, tools, APIs e serviços) para integração com bases de dados, ERPs, webhooks e MCP Servers
- Implementar pipelines de RAG, cobrindo ingestão de documentos, embeddings, indexação, retrieval, reranking e avaliação de qualidade
- Definir padrões de arquitetura, versionamento, testes automatizados, observabilidade, monitoramento e governança para aplicações de IA
- Estabelecer mecanismos de avaliação contínua de agentes e modelos com métricas, datasets de validação e testes de regressão
- Integrar aplicações de IA a sistemas legados com atenção a segurança, controle de acesso e conformidade com regras de negócio
- Atuar como referência técnica do time, realizando code reviews, mentorias e disseminando boas práticas
Requisitos
- Experiência sólida em desenvolvimento backend com Python
- Conhecimento avançado em FastAPI, Pydantic, programação assíncrona (async) e testes automatizados
- Experiência prática com aplicações usando LLMs em produção (ou cenário muito próximo)
- Domínio de Prompt Engineering, engenharia de contexto e padrões como Tool/Function Calling, streaming, retries e fallback
- Experiência com RAG: ingestão, embeddings, indexação, retrieval, reranking e avaliação de respostas
- Conhecimento em APIs REST (autenticação, autorização, versionamento e documentação)
- Forte base em SQL e modelagem de dados, incluindo PostgreSQL
- Experiência com bancos vetoriais e busca semântica (ex.: pgvector, OpenSearch, Elasticsearch, Pinecone ou ChromaDB)
- Vivência com Docker e noções de Kubernetes ou orquestração de containers
- Conhecimento em segurança aplicada à IA (RBAC, proteção de dados/PII, auditoria, isolamento e mitigação de Prompt Injection)
- Capacidade de liderar tecnicamente projetos e apoiar o desenvolvimento do time
Beneficios
- Atuação em uma plataforma de IA com impacto real no ambiente corporativo
- Ambiente colaborativo com times multidisciplinares e foco em boas práticas de engenharia
- Oportunidade de evoluir soluções com atenção a performance, custo, segurança e qualidade