Atuar como referência técnica no desenvolvimento de agentes conversacionais inteligentes e arquiteturas multiagentes baseadas em IA Generativa, utilizando Python, LangGraph, LangChain e frameworks modernos de orquestração de LLMs. Desenvolver soluções capazes de compreender contexto, raciocinar, tomar decisões e automatizar jornadas completas de vendas e atendimento.
Responsabilidades & Atribuições
Desenvolver agentes inteligentes utilizando Python, LangGraph, LangChain e frameworks de IA Generativa;
Construir arquiteturas multiagentes com capacidade de colaboração, memória, contexto e tomada de decisão;
Desenvolver fluxos conversacionais complexos para canais de voz, chat, WhatsApp, formulários e canais digitais;
Implementar integrações com modelos LLMs (OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral ou similares);
Desenvolver pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) com busca vetorial e bases corporativas;
Trabalhar na construção de agentes especialistas para retenção, cobrança, suporte técnico, vendas e atendimento;
Desenvolver integrações com APIs corporativas, CRM, sistemas legados, telecom e plataformas omnichannel;
Implementar memória conversacional, reasoning chains e mecanismos de contextualização;
Garantir escalabilidade, observabilidade, monitoramento e governança das soluções de IA;
Participar da definição da arquitetura cognitiva e dos padrões técnicos da plataforma de IA;
Trabalhar com engenharia de prompts, embeddings, vector databases e orchestration engines;
Desenvolver mecanismos de fallback, validação, guardrails e segurança de IA;
Otimizar performance, custo e tempo de resposta das aplicações baseadas em IA;
Colaborar com áreas de negócio, CX, arquitetura, dados e engenharia;
Participar de POCs e evolução contínua das capacidades de IA da plataforma.
Obrigatórias / Essenciais
Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Experiência sólida com desenvolvimento Python.
Experiência com LangGraph, LangChain ou frameworks similares de IA Generativa.
Conhecimento em arquiteturas multiagentes e agentes autônomos.
Experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI ou similares).
Experiência com RAG, embeddings e vector databases.
Conhecimento em bancos vetoriais como Pinecone, Weaviate, ChromaDB, FAISS ou similares.
Experiência com APIs REST, microsserviços e arquitetura distribuída.
Conhecimento em Docker, Kubernetes e cloud computing (AWS, Azure ou GCP).
Experiência com Git, CI/CD e práticas DevOps.
Conhecimento em engenharia de prompts e context engineering.
Capacidade analítica e resolução de problemas complexos.
Boa comunicação e colaboração multidisciplinar.
Inglês técnico para leitura de documentação e integração com soluções globais.
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