Engenheiro(a) de IA Sênior
1 vaga
Sênior
Lajeado/RS
Produto
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA Sênior para atuar diretamente no squad de IA do Clínica Experts, responsável por projetar, evoluir e escalar soluções baseadas em LLMs, agentes inteligentes e sistemas multi-agentes. Você trabalhará em desafios reais de produção, com alto volume de dados e usuários, construindo soluções que vão desde engenharia de prompts até arquiteturas complexas de agentes com supervisão, memória, ferramentas e observabilidade.
Visão geral
Sobre a empresa
Principais atribuições
Arquitetar e desenvolver soluções de IA baseadas em LLMs para ambientes de produção em larga escala;
Projetar e implementar sistemas de agentes e multi-agentes, incluindo estruturas de supervisor, delegação de tarefas, memória e ferramentas;
Desenvolver fluxos complexos utilizando LangChain e LangGraph, aplicando boas práticas de composição, controle e observabilidade;
Integrar diferentes provedores de modelos (OpenAI, Gemini, Claude, entre outros), escolhendo o melhor modelo para cada caso de uso;
Atuar na definição de estratégias de engenharia de prompt, avaliação de respostas, mitigação de alucinações e controle de qualidade;
Construir e evoluir pipelines de IA integrados a sistemas backend (APIs, filas, microsserviços);
Participar ativamente da inovação do produto através de POCs, MVPs e experimentos controlados;
Definir padrões técnicos, boas práticas e ajudar a elevar o nível do time, atuando como referência técnica em IA.
Requisitos
Fundamentos sólidos de IA aplicada e LLMs;
Engenharia de prompt (few-shot, chain-of-thought, structured output, function calling);
LangChain e seus principais conceitos (chains, tools, memory, retrievers);
LangGraph para orquestração de fluxos e agentes complexos;
Arquiteturas de agentes autônomos e multi-agentes, incluindo supervisor/worker;
Integração com APIs de LLMs (OpenAI, Gemini, Claude);
Design de APIs e serviços backend para consumo de IA;
Observabilidade aplicada a IA (logs, métricas, tracing, avaliação de respostas);
Conceitos de RAG (Retrieval-Augmented Generation), embeddings e vetorização;
Mensageria, processamento assíncrono e arquiteturas distribuídas;
Experiência prática colocando soluções de IA em produção;
Mais de 5 anos de experiência em desenvolvimento de software, sendo parte disso com sistemas
complexos ou distribuídos.
Você vai se divertir mais se:
Tiver paixão por inteligência artificial e acompanhar a evolução rápida do ecossistema de LLMs;
Gostar de resolver problemas ambíguos e ainda não totalmente definidos;
Curte equilibrar experimentação rápida com engenharia robusta para produção;
Tiver senso de dono e se preocupar com impacto real no usuário final.
Será um diferencial se você:
Tiver experiência com Node.js, Python ou TypeScript em sistemas de IA;
Já tiver trabalhado com RAG em produção, FAISS, Pinecone, Weaviate ou similares;
Conhecer técnicas de avaliação automática de LLMs (LLM-as-a-Judge, scoring, CSAT);
Possuir experiência com AWS (EC2, S3, filas, escalabilidade);
Ter participado da construção de produtos de IA para usuários finais;
Já ter atuado como referência técnica ou líder técnico.
Visão geral
Sobre a empresa
Principais atribuições
Arquitetar e desenvolver soluções de IA baseadas em LLMs para ambientes de produção em larga escala;
Projetar e implementar sistemas de agentes e multi-agentes, incluindo estruturas de supervisor, delegação de tarefas, memória e ferramentas;
Desenvolver fluxos complexos utilizando LangChain e LangGraph, aplicando boas práticas de composição, controle e observabilidade;
Integrar diferentes provedores de modelos (OpenAI, Gemini, Claude, entre outros), escolhendo o melhor modelo para cada caso de uso;
Atuar na definição de estratégias de engenharia de prompt, avaliação de respostas, mitigação de alucinações e controle de qualidade;
Construir e evoluir pipelines de IA integrados a sistemas backend (APIs, filas, microsserviços);
Participar ativamente da inovação do produto através de POCs, MVPs e experimentos controlados;
Definir padrões técnicos, boas práticas e ajudar a elevar o nível do time, atuando como referência técnica em IA.
Requisitos
Fundamentos sólidos de IA aplicada e LLMs;
Engenharia de prompt (few-shot, chain-of-thought, structured output, function calling);
LangChain e seus principais conceitos (chains, tools, memory, retrievers);
LangGraph para orquestração de fluxos e agentes complexos;
Arquiteturas de agentes autônomos e multi-agentes, incluindo supervisor/worker;
Integração com APIs de LLMs (OpenAI, Gemini, Claude);
Design de APIs e serviços backend para consumo de IA;
Observabilidade aplicada a IA (logs, métricas, tracing, avaliação de respostas);
Conceitos de RAG (Retrieval-Augmented Generation), embeddings e vetorização;
Mensageria, processamento assíncrono e arquiteturas distribuídas;
Experiência prática colocando soluções de IA em produção;
Mais de 5 anos de experiência em desenvolvimento de software, sendo parte disso com sistemas
complexos ou distribuídos.
Você vai se divertir mais se:
Tiver paixão por inteligência artificial e acompanhar a evolução rápida do ecossistema de LLMs;
Gostar de resolver problemas ambíguos e ainda não totalmente definidos;
Curte equilibrar experimentação rápida com engenharia robusta para produção;
Tiver senso de dono e se preocupar com impacto real no usuário final.
Será um diferencial se você:
Tiver experiência com Node.js, Python ou TypeScript em sistemas de IA;
Já tiver trabalhado com RAG em produção, FAISS, Pinecone, Weaviate ou similares;
Conhecer técnicas de avaliação automática de LLMs (LLM-as-a-Judge, scoring, CSAT);
Possuir experiência com AWS (EC2, S3, filas, escalabilidade);
Ter participado da construção de produtos de IA para usuários finais;
Já ter atuado como referência técnica ou líder técnico.
