Skills
Agentes de IA em produção
RAG (chunking, embeddings, busca vetorial e re-ranking)
Orquestração e observabilidade com evals
Sobre a Vaga
Estamos buscando um(a) Senior AI Product Engineer para atuar no desenvolvimento de agentes de IA em produção, do primeiro prompt até a operação com monitoramento. Você vai trabalhar em um time colaborativo, com autonomia e foco em qualidade, observabilidade e eficiência de custos, em um ambiente que lida com dados sensíveis (PHI) e exige atenção a compliance.
Responsabilidades
- Projetar e construir o harness de orquestração de agentes de IA, conectando modelo, ferramentas, memória, contexto e integrações externas
- Tratar prompt engineering como disciplina de produção, com versionamento, testes com evals e otimizações para latência e custo de tokens
- Construir pipelines de RAG do zero, incluindo chunking, embeddings, busca vetorial, re-ranking e avaliação de qualidade contra ground truth
- Gerenciar a economia de tokens por agente, medindo custo por chamada e aplicando estratégias de compactação e sumarização
- Implementar skills e registries de ferramentas, integrando novas capacidades via infraestrutura de plugins e skills disponíveis
- Definir goal + evals para cada entrega, assegurando que o sistema atinja o sucesso do usuário
- Instrumentar agentes com observabilidade em produção (latência, tokens, evolução de scores, qualidade de retrieval e sinais de drift)
- Contribuir com Knowledge Graph como entregável de primeira classe para suportar o conhecimento do domínio
- Atuar no fortalecimento do time por meio de pairing e sessões internas sobre harness e prompt engineering
- Garantir aderência a requisitos de PHI e compliance, incluindo human-in-the-loop e residência de dados
Requisitos
- Inglês fluente
- Experiência em engenharia de software (6+ anos)
- Experiência prática (3+ anos) entregando features de IA/ML em produção
- Conhecimento comprovado em agentes de IA em produção (RAG, tool-use, orquestração de workflows e streaming)
- Profundidade em prompt engineering considerando restrições reais de latência e limites de tokens
- Experiência com pipelines de RAG: chunking, seleção de embeddings, busca vetorial, re-ranking e avaliação de retrieval
- Instinto de otimização de contexto e custos (janela de contexto como métrica de performance)
- Disciplina de observabilidade: instrumentar latência, custo de tokens e qualidade de retrieval/evals
- Conforto em ambientes regulados e com PHI, incluindo desenho de gates de human-in-the-loop
Beneficios
- Trabalho remoto com flexibilidade para atuar de qualquer lugar do Brasil
- Plano de saúde e odontológico, seguro de vida e Wellhub (Gympass)
- Descontos em cursos da FIAP e MBA USP Esalq
- Diferenciais: descontos em Multilaser, bonificação por indicação, horário adaptável e bônus anual
Esta vaga foi curada e enriquecida pelo 123Vagas para facilitar sua busca. A candidatura é feita no site original: luby.inhire.app.
Saiba como funciona.