Engenheiro(a) de IA – Agentes

Omie · Brazil · posted today ago

engineering python machine-learning remote jobs in brazil

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About this role

A Omie tem como propósito trazer prosperidade para o ecossistema empreendedor brasileiro. Por isso, buscamos por pessoas com mentalidade de crescimento, valorizando perfis que tenham capacidade de adaptação, senso colaborativo e sejam motivadas pela inovação e pelo aprendizado contínuo.

Faça parte da história de uma das empresas de tecnologia que mais cresce no país! 🚀

#VempraOmie

Desenvolver, evoluir e manter agentes de IA comLangChain e LangGraph: estado e fluxos, tool calling, memória,human-in-the-loop e arquiteturas multiagente.
Integrar LLMs e modelos de embeddings via AmazonBedrock, escolhendo modelo e estratégia de acordo com qualidade, latência ecusto.
Construir pipelines de RAG: ingestão e chunkingde documentos, embeddings, indexação e busca em Amazon OpenSearch Service eAmazon S3 Vectors (diretamente ou via Amazon Bedrock Knowledge Bases) e embases vetoriais self-hosted em EC2/EKS.
Desenvolver as APIs e os serviços que expõem osagentes e os conectam ao ERP da Omie, a bases de dados e a sistemas legados.
Implantar e operar as soluções na AWS (Lambda,Step Functions, EC2, EKS e S3), com infraestrutura como código e CI/CD.
Criar avaliações (evals) e implementarobservabilidade: datasets de teste, métricas de qualidade, tracing emonitoramento de custo e latência em produção.
Aplicar guardrails e práticas de segurança e IAresponsável: mitigação de prompt injection, controle das ferramentas e dosdados que cada agente pode acessar e proteção de dados pessoais (LGPD).
Trabalhar com os Tech Lead’s de IA, Cientistasde Dados, o time de produto e as áreas de negócio para entender problemas epropor soluções, incluindo PoCs e demonstrações técnicas.
Seguirmedidas e boas práticas de cibersegurança para proteger dados e sistemas deAgentes de IA
Documentar arquitetura, fluxos e decisõestécnicas (diagramas, ADRs e READMEs).

Experiência sólida em desenvolvimento desoftware com Python: código tipado e testado, programação assíncrona e boaspráticas de engenharia.
Experiência levando aplicações com LLMs àprodução, incluindo agentes com LangChain e LangGraph, engenharia de prompt ede contexto e saídas estruturadas.
Conhecimento da dinâmica de uso e aplicabilidadedos principais LLM’s, como os da OpenAI, Anthropic e Google.
Experiência com RAG: embeddings, chunking, buscahíbrida, re-ranking e bases vetoriais (ex.: Amazon OpenSearch Service, AmazonS3 Vectors ou Chroma).
Experiência com Amazon Bedrock e com serviçosAWS para aplicações serverless ou em containers, como Lambda, API Gateway, S3,IAM e CloudWatch.
Experiência em backend e integração: APIs REST(ex.: FastAPI), filas, bancos de dados, Docker, Git e CI/CD.
Experiência com qualidade e operação deaplicações com LLMs: evals, observabilidade (ex.: LangSmith ou Langfuse),custo, latência e segurança.
Comunicação clara com públicos técnicos e denegócio, inclusive por escrito, facilidade para trabalhar em timesmultidisciplinares e inglês [para leitura de documentação técnica].
Experiência com desenvolvimento de aplicações utilizandoo Jira em projetos de metodologias ágeis como Scrum ou Kanban
Formação superior em Ciência da Computação,Sistemas de Informação, Engenharia ou áreas afins [ou experiência equivalente].

O que pode ser seu diferencial (plus):

Conhecimento dos conceitos de LLMOps econhecimentos práticos com LiteLLM.
MCP (Model Context Protocol): criação ouintegração de servidores MCP como ferramentas dos agentes.
Fine-tuning ou customização de modelos.
Conhecimento de Google Vertex e demais serviçosde IA do Google.
Operação de bancos vetoriais self-hosted em EC2ou EKS.
Frontend para interfaces de agentes e protótipos(ex.: React, ou Streamlit).
Java ou TypeScript, para integração com sistemaslegados.
Vivência com ERP ou processos de backoffice(financeiro, fiscal, contábil, vendas ou estoque).
Certificações AWS (ex.: AWS Certified GenerativeAI Developer – Professional) ou experiência com IA no Google Cloud.