Responsabilidades

Desenvolver e arquitetar sistemas de agentes IA baseados em arquiteturas single e multi-agent.

Implementar protocolos de comunicação modernos, como Model Context Protocol (MCP) e Agent-to-Agent (A2A).

Dominar o ciclo de vida das informações para IA: desde estratégias como chunking, embeddings até a implementação de técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), reranking, query transformation.

Gerenciar a complexidade de ambientes multi-modelo. Avaliar e selecionar os melhores provedores com base em trade-offs de latência, contexto e custo. Padronizar o uso de frameworks de abstração para evitar lock-in.

Atuar como mediador técnico na definição de estratégias de IA para o portfólio de produtos.

Garantir a consistência arquitetural entre diferentes iniciativas, identificando oportunidades de componentização e reuso.

Atuar como um decisor em dilemas arquiteturais, promovendo a cultura de AI Engineering.

Conectar as capacidades técnicas da IA às dores reais das áreas de negócio. Estabelecer pipelines de LLMOps que incluam:

Ciclos rápidos de experimentação (A/B Testing de prompts/modelos)

Sistemas de feedback (Human-in-the-loop)

Monitoramento de métricas de negócio impactadas pela IA

Avaliação Sistemática (Evals) - Criação de datasets de teste e frameworks.

Requisitos

Experiência sólida em engenharia de software, com um histórico comprovado de atuação em liderança técnica.

Capacidade de orientar decisões arquiteturais, mantendo um papel ativo e hands-on, elevando a qualidade técnica da equipe.

Habilidade em liderar projetos, assumindo responsabilidade pelo sucesso e eficiência das entregas em conjunto com os times.

Competência para atuar em atividades complexas, oferecendo segurança e qualidade nas entregas, além de contribuir para o planejamento técnico e identificação de riscos.

Aptidão para influenciar e mentorar membros da equipe, promovendo a eficácia nas entregas e atuando como mediador em conflitos.

Iniciativa para liderar melhorias nos processos com foco em eficiência, diagnosticando o desempenho por meio de métricas relevantes (ex: latência, bugs) e criando indicadores para a evolução tecnológica e de negócios.

Capacidade de criar e liderar comunidades técnicas, promovendo discussões ativas e facilitando encontros sobre soluções e inovações.

Staff Software Engineer I - AI

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