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.