Buscamos um(a) profissional para atuar na construção de produtos baseados em LLMs em ambiente produtivo, trabalhando em conjunto com o(a) Arquiteto(a) de Soluções GenAI.

O profissional será responsável por transformar arquiteturas e definições técnicas em código robusto, testado, observável e pronto para produção, atuando diretamente no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial Generativa.

Responsabilidades

Desenvolvimento de Soluções GenAI

Implementar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation);
Desenvolver agentes utilizando frameworks como LangGraph;
Construir chatbots e copilots baseados em LLMs;
Integrar soluções de orquestração multi-modelo utilizando LiteLLM;
Implementar recursos como:
- Function Calling;
- Memória para agentes;
- Orquestração de agentes;
- Integração com múltiplos modelos de linguagem.

Engenharia de Software

Desenvolver soluções full-stack utilizando:
- Python;
- .NET/C#;
- React/TypeScript;
Construir APIs robustas com suporte a:
- Streaming;
- Processamento assíncrono;
- Integrações entre sistemas;
Aplicar padrões de resiliência, como:
- Circuit Breaker;
- Retry;
- Timeout;
Atuar em soluções distribuídas e escaláveis.

Qualidade e Operação

Desenvolver e executar testes automatizados;
Implementar avaliações de qualidade de LLMs (LLM Evals);
Apoiar testes de regressão de modelos e prompts;
Implementar observabilidade de soluções de IA;
Monitorar indicadores como:
- Consumo de tokens;
- Latência;
- Custos de inferência;
Atuar na identificação e resolução de problemas em produção.

Colaboração Técnica

Participar de Code Reviews;
Contribuir para ADRs (Architecture Decision Records);
Apoiar a construção de POCs e MVPs;
Elaborar documentação técnica;
Trabalhar em conjunto com o(a) Arquiteto(a) de Soluções GenAI e demais times técnicos.

Requisitos e Qualificações

Obrigatórios

Experiência mínima de 4 anos em desenvolvimento de software;
Experiência mínima de 1 ano trabalhando com LLMs em soluções além de POCs;
Experiência prática com:
- LangChain;
- LangGraph;
- Implementação de soluções RAG;
Conhecimento em Python;
Experiência com pelo menos uma das tecnologias:
- .NET/C#;
- React/TypeScript;
Experiência em desenvolvimento full-stack;
Conhecimento em APIs REST;
Experiência com mensageria e processamento assíncrono;
Noções de sistemas distribuídos;
Experiência com pelo menos um provedor de nuvem:
- Azure;
- AWS;
- GCP;
Experiência com CI/CD;
Conhecimento em Docker;
Experiência com pelo menos um provedor de LLM:
- Azure OpenAI;
- Amazon Bedrock;
- Vertex AI/Gemini;
- Claude;
Conhecimento de Prompt Engineering aplicado;
Experiência com Git;
Vivência em times ágeis.

Diferenciais

Experiência com bancos de dados vetoriais, como:
- pgvector;
- Pinecone;
- Azure AI Search;
Conhecimento em arquiteturas multiagente;
Experiência com:
- CrewAI;
- AutoGen;
- Semantic Kernel;
Conhecimento em MCP (Model Context Protocol);
Experiência com observabilidade de LLMs:
- LangSmith;
- Arize;
Conhecimento em frameworks de avaliação de LLMs:
- RAGAS;
- DeepEval;
Experiência com:
- Guardrails;
- Proteção e tratamento de PII;
Conhecimento em Kubernetes;
Certificações em Cloud;
Inglês avançado ou fluente, com boa conversação.

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