11090 - AI Engineer Pleno | AI Automation - Sênior
RunTalent
2 days ago
Temporary
Remote
AI Services
Este é um cargo remoto.
Oportunidade: AI Engineer Pleno | AI Automation - Sênior
Requisitos:
• Experiência com desenvolvimento em Python (APIs, automações, integrações).
• Experiência prática com LLMs (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI, Gemini ou modelos open source) e engenharia de prompts.
• Desenvolvimento de agentes de IA com LangChain e LangGraph: tool calling, memória, fluxos multi-etapas e orquestração de múltiplos agentes.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): embeddings, chunking e bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Chroma, FAISS ou similares).
• Integração com APIs REST e sistemas corporativos para automação de processos de ponta a ponta.
• Construção de serviços com FastAPI ou Flask, Docker e Git com CI/CD.
• Vivência com pelo menos uma nuvem (AWS, Azure ou GCP) para deploy de soluções de IA.
Desejáveis
• Avaliação e observabilidade de LLMs (LangSmith, Langfuse, RAGAS ou similares) e guardrails.
• MCP (Model Context Protocol) e integração de agentes com ferramentas externas.
• Ferramentas de automação e orquestração (n8n, Airflow, RPA).
• Otimização de custo e latência no uso de LLMs (cache, escolha de modelo, controle de tokens).
• Noções de segurança e privacidade de dados aplicadas a IA (LGPD, dados sensíveis).
Atividades:
• Desenvolver agentes de IA e fluxos com LLMs em Python, usando LangChain e LangGraph.
• Mapear processos de negócio e identificar oportunidades de automação com IA.
• Implementar pipelines de RAG sobre bases de conhecimento e documentos internos.
• Integrar agentes a sistemas, APIs e bancos de dados da empresa.
• Avaliar, monitorar e melhorar a qualidade das respostas, a latência e o custo das soluções.
• Colocar as soluções em produção com testes, versionamento e documentação.
Periodo: 2 meses
Modelo de atuação: remoto
Requisitos:
• Experiência com desenvolvimento em Python (APIs, automações, integrações).
• Experiência prática com LLMs (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI, Gemini ou modelos open source) e engenharia de prompts.
• Desenvolvimento de agentes de IA com LangChain e LangGraph: tool calling, memória, fluxos multi-etapas e orquestração de múltiplos agentes.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): embeddings, chunking e bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Chroma, FAISS ou similares).
• Integração com APIs REST e sistemas corporativos para automação de processos de ponta a ponta.
• Construção de serviços com FastAPI ou Flask, Docker e Git com CI/CD.
• Vivência com pelo menos uma nuvem (AWS, Azure ou GCP) para deploy de soluções de IA.
Desejáveis
• Avaliação e observabilidade de LLMs (LangSmith, Langfuse, RAGAS ou similares) e guardrails.
• MCP (Model Context Protocol) e integração de agentes com ferramentas externas.
• Ferramentas de automação e orquestração (n8n, Airflow, RPA).
• Otimização de custo e latência no uso de LLMs (cache, escolha de modelo, controle de tokens).
• Noções de segurança e privacidade de dados aplicadas a IA (LGPD, dados sensíveis).
Atividades:
• Desenvolver agentes de IA e fluxos com LLMs em Python, usando LangChain e LangGraph.
• Mapear processos de negócio e identificar oportunidades de automação com IA.
• Implementar pipelines de RAG sobre bases de conhecimento e documentos internos.
• Integrar agentes a sistemas, APIs e bancos de dados da empresa.
• Avaliar, monitorar e melhorar a qualidade das respostas, a latência e o custo das soluções.
• Colocar as soluções em produção com testes, versionamento e documentação.
Periodo: 2 meses
Modelo de atuação: remoto