AI Engineer (Fullstack) | Senior

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• Explorar e implementar agentes inteligentes e copilots com LLMs, utilizando automações, pipelines, APIs e frameworks como LangChain e LangGraph, além de workflows baseados em protocolos como MCP, A2A ou similares, com foco em aplicações robustas e escaláveis.;
• Desenvolver aplicações web completas (frontend e backend), com foco em performance e escalabilidade, utilizando stacks modernas como Next.js, TypeScript, Node.js, Python e integrações com serviços de IA.Trabalhar com múltiplas linguagens e stacks (Python, TypeScript, Node.js, Java, Go);
• Evoluir nossa plataforma de LLMOps, com foco em escalabilidade, segurança e governança;
• Atuar com CI/CD em ambientes híbridos (cloud e on-premise);
• Criar e otimizar prompts e fluxos de IA alinhados ao produto e à experiência do usuário;
• Colaborar com times multidisciplinares, incluindo product managers, designers UI/UX, engenheiros de QA e outros desenvolvedores, para entregar funcionalidades com agilidade e clareza;
• Navegar em contextos ambíguos, enfrentar problemas de grande escala e criar soluções sustentáveis impulsionadas por automação e inteligência;
• Traduzir fluxos de backend (agentes, pipelines, APIs) em experiências de usuário intuitivas no frontend. 

• Experiência sólida em desenvolvimento de software com pelo menos duas linguagens. (Python, TypeScript, Node.js, GoLang, Java etc.);
• Experiência prática com agentes, LLMs, pipelines de IA e automações;
• Conhecimento em frameworks como LangChain, LangGraph e protocolos MCP ou similares;
• Vivência com ferramentas de IA assistida (ex: Copilot, ChatGPT);
• Familiaridade com cloud (AWS, Azure), CI/CD e ambientes on-premise;
• Inglês técnico, Git, bancos relacionais e não relacionais;
• Domínio de técnicas RAG (ex: re-ranking, context-aware retrieval);
• Experiência com LLMOps, deploys, monitoramento e testes de modelos;
• Perfil experimental, colaborativo, adaptável, com foco em entrega rápida e contínua com Participação em projetos de MVPs/POCs com agentes e IA generativa.

Diferenciais

• Atuação em startups, times ágeis ou comunidades open source;
• Publicações ou contribuições em projetos de IA;
• Vivência em Ciência de Dados aplicada a dados não estruturados. 

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