Engenheiro de GenIA
Sênior.

Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀

Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes. Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios.

Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil.

Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui.

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• Define os padrões arquiteturais dos serviços da plataforma e traz boas práticas consolidadas de mercado.

• Conduz provas de conceito de novas ferramentas e tecnologias, definindo com critério o que avança para produção.

• Atua como referência técnica direta dos três engenheiros em formação, com mentoria estruturada e revisão de código.

• Sustenta a qualidade da engenharia: testes, observabilidade, segurança de agentes e controle de custo.

Por que é peça-chave

É a posição que converte volume de execução em maturidade de engenharia. Sem ela, o time entrega, mas não consolida padrão — e a plataforma cresce sem sustentação arquitetural.

Principais responsabilidades

• Desenvolver componentes de agentes com LangGraph e LangChain, incluindo orquestração, estado, memória e uso de ferramentas.

• Integrar modelos e serviços de execução utilizando Amazon Bedrock e Amazon Bedrock AgentCore.

• Implementar e sustentar o Model Gateway, com acesso padronizado, roteamento de modelos, limites de consumo e contingência.

• Implementar guardrails de entrada e saída, autorização de ferramentas, limites de ação e aprovação humana nos fluxos necessários.

• Desenvolver contratos de ferramentas e integrações via APIs e MCP, utilizando n8n para automações e workflows.

• Implementar avaliação contínua, rastreabilidade e monitoramento de qualidade, latência, falhas e custos.

• Criar templates e componentes para o portal self-service, apoiando a adoção e a evolução das soluções até produção.

•Experiência sólida em Python e desenvolvimento de aplicações de IA generativa em produção.

•Experiência prática com LangGraph e LangChain.

•Experiência com AWS, Amazon Bedrock e Amazon Bedrock AgentCore.

•Conhecimento de guardrails, segurança de agentes e controle de acesso a dados e ferramentas.

•Experiência com Model Gateway, integração de modelos e gestão de consumo.

•Experiência com n8n, APIs REST e contratos de ferramentas via MCP.

•Conhecimento de RAG, avaliação de agentes, observabilidade e práticas de LLMOps/AgentOps.

•Experiência com testes automatizados, Git e CI/CD.