AI Engineer SR

Somos a Conexa, o maior ecossistema digital de saúde física e mental da América Latina. Contamos com milhares de médicos, psicólogos, nutricionistas e enfermeiros que, por meio de nossa plataforma, conseguem cuidar de pacientes em qualquer lugar que eles estejam. Unimos pacientes, profissionais, empresas e operadoras com o objetivo de reduzir as ineficiências de custo e qualidade de atendimento do sistema de saúde brasileiro.

Nascemos com o objetivo de democratizar o acesso à saúde de qualidade, e acreditamos que corpo e mente precisam ser tratados de forma integrada para que o paciente tenha uma vida saudável. Atualmente, realizamos mais de 7,2 milhões de consultas por ano, com mais de 6.000 profissionais de saúde em mais de 35 especialidades. Com nosso modelo de negócios, cobrimos mais de 35 milhões de vidas elegíveis, com 190+ operadoras parceiras e 10.000+ clientes corporativos.

Temos um time formado por pessoas apaixonadas pelo que fazem e que acreditam em um futuro com mais saúde física e mental para todos!

Aviso importante! 🚨

A Conexa nunca cobra qualquer valor para participação em seus processos seletivos. Todas as nossas vagas são divulgadas exclusivamente pela Gupy e o processo de inscrição é totalmente gratuito. Caso receba qualquer pedido de pagamento ou oferta de vaga fora da Gupy, desconfie! Isso não faz parte da nossa prática de recrutamento.

Você será responsável por:

Sustentação e evolução das plataformas internas de IA

• Manter no ar o orquestrador de agentes, integrações com Slack, jobs agendados, webhooks, serviços de painéis e plataforma de fluxos/automações.
• Evoluir os codebases (Python, Node.js 20+, TypeScript, MongoDB, Express, React) com qualidade — code review, testes, CI/CD.
• Diagnosticar e resolver incidentes de produção com autonomia: leitura de logs, isolamento de causa raiz e correção sem regressão em outros pontos do ecossistema.
• Provisionar novos agentes, fluxos e integrações demandados pelos times, conectando-os aos sistemas internos (Jira, HubSpot, Notion, Zendesk, GitHub/GitLab, bancos analíticos).
• Conduzir a migração ativa de workflows legados de n8n para a plataforma interna de fluxos, sem quebrar operação.

2. Ponto focal das ferramentas agênticas de desenvolvimento

• Ser a referência interna das ferramentas de dev com IA (hoje, Claude Code): gestão de acesso, licenças e custo, configuração dos repositórios (CLAUDE.md, rules, agents, skills, MCPs), suporte e treinamento dos desenvolvedores.
• Evoluir continuamente as práticas de desenvolvimento com IA na engenharia, avaliar alternativas (Codex, Antigravity, Cursor e afins) e recomendar troca quando fizer sentido — sem apego a nenhuma ferramenta específica.

3. Habilitação de IA nas áreas de negócio

• Apoiar áreas não técnicas (Marketing, Gente, Financeiro, Operações, Atendimento, etc.) na construção de automações e soluções com IA: entender a dor, indicar ou montar a ferramenta certa e destravar o uso.
• Traduzir "quero usar IA" em automações que funcionam de verdade, atuando como ponte entre a dor da área e a solução técnica.

4. Antena de inovação e recomendação build vs. buy

• Acompanhar de perto o mercado (novos modelos, SDKs, MCP servers, ferramentas de IA generativa de mídia) e formar opinião estruturada sobre o que vale adotar.
• Rodar provas de conceito rápidas para validar tecnologias antes de escalar e emitir pareceres claros (adotar / testar / comprar / ignorar).
• Recomendar formalmente decisões de build vs. buy, com base em custo, aderência ao caso de uso e maturidade da solução.
• Propor ativamente novas frentes de IA para as áreas, em vez de aguardar demanda chegar.

5. Governança, segurança e custo

• Gerenciar credenciais, tokens OAuth e segurança do ecossistema (crypto, guardrails de agentes, LGPD).
• Estabelecer e manter governança de ferramentas e de acesso aos dados: permissões e escopos mínimos por agente/integração, human-in-the-loop, trilha de auditoria e revisão periódica.
• Monitorar métricas de uso e custo de LLM, otimizar consumo (caching, escolha de modelo, controle de tokens) e reportar tendências à liderança de Tecnologia.

6. Disseminação e evangelização

• Disseminar padrões de uso das ferramentas de IA entre times técnicos e não técnicos, medir impacto e identificar onde a IA ainda está subutilizada.
• Ser referência interna ao orientar sobre o que é possível, o que é hype e o que é risco.

Esperamos de você (requisitos):

• Experiência sólida com Python + Node.js + TypeScript em produção (backend).
• Uso avançado de ferramenta agêntica de desenvolvimento (Claude Code, Codex, Antigravity, Cursor ou equivalente) — não apenas usar, mas configurar, criar automações e ensinar outras pessoas devs.
• Experiência com MongoDB (ou NoSQL equivalente) e APIs REST.
• Já ter construído ou operado integrações com LLMs (API da Anthropic/OpenAI, tool use / function calling, prompts de sistema).
• Debugging forte: leitura de logs, isolamento de causa raiz e resolução de incidentes de produção sob pressão, sem gerar efeito colateral no restante do ecossistema.
• Domínio de Git, CI/CD (GitHub Actions ou similar) e Docker.
• Autonomia real: referência técnica do ecossistema, sem contar com um time grande de suporte.
• Curiosidade genuína por IA: acompanhar lançamentos, testar ferramentas novas e formar opinião própria como parte natural do trabalho.
• Comunicação clara com públicos técnicos e não técnicos, com capacidade de explicar inovação para quem não é da área e construir pontes entre dor de negócio e solução.

Conhecimentos que te destacam (diferenciais):

• Domínio profundo de Claude Code (skills, subagents, hooks, slash commands, MCP servers, Claude Agent SDK), com experiência comparativa entre ferramentas agênticas (Codex, Antigravity, Cursor).
• Experiência com MCP (Model Context Protocol) — construção ou operação de MCP servers.
• Vivência com ferramentas de IA generativa de mídia (imagem, vídeo, áudio, voz: Midjourney, Runway, Veo, Sora, ElevenLabs e afins) para apoiar Marketing, Conteúdo e Comunicação.
• Experiência com frameworks de agentes (LangGraph, CrewAI ou equivalentes).
• Experiência com plataformas de automação (n8n, Make, Zapier), especialmente em contexto de migração.
• Kubernetes, observabilidade e operação de sistemas long-running.
• React (dashboards web nas plataformas internas).
• Ter conduzido avaliação e adoção de ferramentas SaaS/mercado em uma empresa (RFP informal, PoC, rollout).
• Ter treinado e evangelizado times técnicos e não técnicos em ferramentas de IA.
• Noção sólida de custo de LLM (caching, escolha de modelo, controle de tokens).