Engenheiro(a) de IA Full Stack

Sobre a oportunidade

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA Full Stack para atuar no desenvolvimento de produtos digitais que utilizem Inteligência Artificial de ponta a ponta.

Esse profissional será responsável por transformar necessidades de negócio em soluções funcionais, integrando aplicações web, APIs, bancos de dados, modelos de linguagem e serviços de IA. Procuramos alguém com perfil prático, capaz de sair de uma ideia ou protótipo e chegar a uma solução estável em produção.

Responsabilidades

• Desenvolver aplicações web completas, atuando em front-end e back-end.
• Criar e integrar APIs e serviços utilizando modelos de IA e LLMs.
• Desenvolver soluções com RAG, agentes de IA, function calling e processamento de documentos.
• Integrar modelos e plataformas como OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI ou equivalentes.
• Construir pipelines para ingestão, tratamento, indexação e recuperação de dados.
• Implementar bancos relacionais, NoSQL e bancos vetoriais.
• Desenvolver interfaces para produtos e funcionalidades baseadas em IA.
• Criar integrações com sistemas, APIs e serviços externos.
• Estruturar autenticação, autorização, observabilidade e tratamento de erros.
• Criar testes e mecanismos de avaliação da qualidade das respostas geradas por IA.
• Otimizar performance, latência, custos de inferência e consumo de tokens.
• Participar das decisões de arquitetura e da evolução técnica dos produtos.
• Realizar deploy e acompanhar aplicações em ambientes de cloud.

Conhecimentos técnicos esperados

Back-end

• Python.
• FastAPI, Flask, Django ou frameworks equivalentes.
• APIs REST e integrações entre sistemas.
• PostgreSQL ou bancos relacionais equivalentes.
• Redis e filas/processamento assíncrono.

Front-end

• JavaScript ou TypeScript.
• React, Next.js ou tecnologia equivalente.
• HTML e CSS.
• Integração de interfaces com APIs e serviços de IA.

Inteligência Artificial

• Integração com APIs de LLMs.
• Prompt engineering aplicado a produtos.
• RAG e busca semântica.
• Embeddings e bancos vetoriais.
• Tool/function calling.
• Agentes e workflows de IA.
• Structured outputs.
• Processamento e extração de informações de documentos.
• Avaliação, observabilidade e controle de qualidade de aplicações com IA.

Engenharia e Infraestrutura

• Git.
• Docker.
• CI/CD.
• Cloud, preferencialmente Azure, AWS ou GCP.
• Logs, monitoramento e observabilidade.
• Noções de segurança de aplicações e proteção de dados.

Diferenciais

• Experiência com LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou frameworks semelhantes.
• Experiência com MCP.
• Experiência com arquiteturas multiagentes.
• Experiência com Azure AI, AWS Bedrock, Google Vertex AI ou plataformas equivalentes.
• Conhecimento de pgvector, Pinecone, Qdrant, Weaviate ou similares.
• Experiência construindo copilotos, assistentes corporativos ou agentes integrados a sistemas empresariais.
• Conhecimento de OCR, processamento multimodal, visão computacional ou speech-to-text.
• Experiência com sistemas empresariais, ERPs, CRMs, plataformas financeiras ou integrações complexas.
• Conhecimento de segurança, governança e privacidade em soluções de IA.

Perfil que buscamos

Buscamos uma pessoa com forte capacidade de engenharia e visão de produto. Mais importante do que conhecer uma ferramenta específica é conseguir entender um problema, definir uma arquitetura adequada e entregar uma solução funcional.

Esperamos alguém que:

• Tenha autonomia para desenvolver funcionalidades completas.
• Saiba equilibrar velocidade de desenvolvimento e qualidade técnica.
• Consiga trabalhar com requisitos ainda em evolução.
• Tenha capacidade de investigar novas tecnologias rapidamente.
• Pense em segurança, custo, desempenho e escalabilidade desde a implementação.
• Entenda que aplicações de IA exigem engenharia de software, dados e avaliação contínua — não apenas bons prompts.

Formação e experiência

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Engenharia ou áreas relacionadas é desejável, mas não obrigatória.
• Experiência prática com desenvolvimento de software.
• Experiência comprovada desenvolvendo ou integrando soluções baseadas em Inteligência Artificial.
• Portfólio, GitHub ou projetos reais utilizando IA serão considerados diferenciais relevantes.