Especialista em IA Generativa, LLMs e Agentes de IA

O desafio

Procuramos um profissional que domine, na prática, o desenvolvimento de soluções baseadas em LLMs e arquiteturas agênticas (*Agentic AI*).

Essa pessoa será responsável por projetar e implementar agentes de IA, fluxos de execução, sistemas multiagentes e soluções que combinem modelos de linguagem, ferramentas, APIs, bases de conhecimento e bancos vetoriais.

Esperamos alguém que saiba escolher as abordagens técnicas adequadas para cada problema, experimentar diferentes modelos e frameworks, desenvolver soluções de ponta a ponta e utilizar ferramentas modernas de desenvolvimento assistido por IA, especialmente o Claude Code, para aumentar a produtividade sem comprometer a qualidade do código.

## Principais responsabilidades

- Projetar e desenvolver agentes de IA capazes de interpretar objetivos, planejar etapas, utilizar ferramentas e executar tarefas.

- Construir soluções agênticas (*Agentic AI*) e arquiteturas multiagentes, incluindo coordenação entre agentes especializados, delegação de tarefas e orquestração de fluxos.

- Desenvolver aplicações com LLMs de diferentes provedores, avaliando modelos, capacidades, desempenho, custos e qualidade das respostas.

- Aplicar técnicas avançadas de engenharia de prompts, estruturando instruções, contexto, saídas, restrições e mecanismos de validação.

- Desenvolver soluções de RAG (*Retrieval-Augmented Generation*), incluindo ingestão e preparação de documentos, embeddings, recuperação semântica, busca híbrida e reordenação de resultados quando necessário.

- Implementar soluções utilizando LangChain, LangGraph e frameworks equivalentes para orquestração de agentes e pipelines de IA.

- Trabalhar com bancos vetoriais, para armazenamento e recuperação contextual de informações.

- Desenvolver APIs e integrações entre agentes de IA e sistemas corporativos, como CRMs, ERPs, plataformas de atendimento e serviços externos.

- Utilizar o Claude Code de forma avançada para acelerar o desenvolvimento, explorar bases de código, implementar funcionalidades, executar testes, depurar problemas e revisar soluções.

- Implementar estratégias de memória, gerenciamento de contexto, persistência de estado e recuperação de informações para agentes.

- Criar mecanismos de avaliação e testes para medir a qualidade, consistência, confiabilidade e desempenho das soluções.

- Implementar tratamento de erros, limites de execução, controle de permissões e mecanismos de segurança para evitar ações indevidas dos agentes.

## Requisitos obrigatórios

- Experiência prática no desenvolvimento de soluções com IA generativa e modelos de linguagem (LLMs).

- Domínio de Python ou Node.JS aplicado ao desenvolvimento de aplicações, integrações e soluções de IA.

- Experiência comprovada na construção de agentes de IA e soluções agênticas, indo além do uso básico de APIs de LLMs.

- Conhecimento de arquiteturas multi-step e multiagentes, incluindo uso de ferramentas, controle de fluxo e orquestração.

- Experiência com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes.

- Conhecimento sólido de engenharia de prompts e técnicas para melhorar a qualidade e a confiabilidade das respostas.

- Experiência prática com RAG, embeddings, busca semântica e recuperação contextual de informações.

- Conhecimento de bancos vetoriais e seus mecanismos de indexação e consulta.

- Experiência com consumo e desenvolvimento de APIs REST, integração entre sistemas e tratamento de erros.

- Conhecimento de bancos de dados relacionais ou não relacionais.

- Experiência com Git, testes e boas práticas de desenvolvimento de software.

- Capacidade de utilizar ferramentas de desenvolvimento assistido por IA para produzir, testar, depurar e manter código de qualidade.

## Diferenciais

- Domínio do Claude Code, incluindo uso eficiente de contexto, planejamento de tarefas, execução de testes, revisão de código e fluxos de trabalho com múltiplos agentes.

- Experiência com AWS e serviços como Bedrock, Lambda e S3.

- Conhecimento de protocolos e padrões de integração para agentes, como MCP (*Model Context Protocol*).

- Experiência com avaliação de LLMs, observabilidade, tracing e monitoramento de agentes.