AI Engineer

Vaganet; São Paulo; Hybrid; BRL 67,000 - 134,000; Full time

Benefits offered by this job

Vale refeição

Plano saúde sem coparticipação

Plano odontológico (100% pago)

Auxílio Creche

Notebook para trabalho

Job summary

Vaganet procura profissional com experiência em IA para projetar agentes autônomos e pipelines de IA, conectando ferramentas, APIs e dados empresariais. O cargo envolve desenvolvimento com LangChain, híbrido com disponibilidade de home-office e regime CLT.

É necessário domínio de Python, experiência com NLP, integração de LLMs como Gemini/OpenAI, e prática com bancos de dados, APIs e deployment de modelos. Benefícios incluem plano de saúde, creche, notebook para trabalho e vale-refeição.

Qualifications

• Ensino superior completo em Engenharia, Estatística, Matemática, Tecnologia ou áreas correlatas.
• Domínio de Python.
• Familiaridade com bibliotecas/ frameworks como Transformers, LangChain, LangGraph, Google ADK, LlamaIndex, Pydantic, CrewAI e scikit-learn.
• Experiência com agentes autônomos e arquiteturas baseadas em ferramentas.
• Experiência com NLP.
• Vivência na integração de LLMs (Gemini, DeepSeek, OpenAI) em aplicações produtivas.
• Experiência com APIs, Requests e FastAPI.
• Manipulação de dados e conexão com bancos de dados.
• Conhecimento de bancos vetoriais; RAG, Hybrid Search, reranking e Corrective RAG.
• Boas práticas de engenharia de software; Versionamento com GitHub.
• Arquitetura de soluções escaláveis; deployment de LLMs e prompt engineering.

Responsibilities

• Projetar e desenvolver agentes autônomos utilizando LangChain, LangGraph e frameworks similares.
• Criar fluxos complexos que integrem diferentes ferramentas.
• Implementar comunicação e orquestração entre agentes.
• Integrar mecanismos de HiTL (Human in the Loop).
• Gerenciar o ciclo de vida dos agentes e integrá-los a ferramentas externas via MCP Servers.
• Criar agentes conversacionais com memória de curto e longo prazo.
• Experimentar e avaliar diferentes LLMs.
• Aplicar técnicas de RAG, Hybrid Search, reranking e Corrective RAG.
• Estruturar bancos vetoriais e conectá-los a dados corporativos e ambientes GCP.
• Realizar web scraping inteligente e parsing de documentos.
• Integrar agentes a APIs/ serviços externos.
• Construir pipelines de experimentação, versionamento e publicação de modelos.
• Colaborar com áreas de negócio para transformar necessidades em soluções práticas de IA.

Skills

Python

Transformers

LangChain

LangGraph

Google ADK

LlamaIndex

Pydantic

scikit-learn

NLP

APIs / FastAPI

GitHub

Education

Engenharia / Estatística / Matemática / Tecnologia

Tools

GCP

Bancos de dados

Job description

Candidate-se rapidamente pelo email: [e-mail]

Nível: Analista
Escolaridade: Ensino médio – Completo
Tipo de contrato: CLT
Jornada de trabalho: Segunda a sexta-feira, das 9h às 18h.
Disponibilidade para home-office

Benefícios: Vale refeição de R$ 32,00, Plano de Saúde sem Coparticipação , Plano odontológico (100% pago pela empresa), Auxílio Creche , Notebook para trabalho

Responsabilidades da posição:

• Projetar e desenvolver agentes autônomos utilizando LangChain, LangGraph e frameworks similares;
• Criar fluxos complexos que combinem diferentes ferramentas;
• Implementar comunicação e orquestração entre agentes;
• Integrar mecanismos de Human in the Loop – HiTL;
• Gerenciar o ciclo de vida dos agentes e integrá-los a ferramentas externas por meio de MCP Servers;
• Criar agentes conversacionais com memória de curto e longo prazo;
• Experimentar, integrar e avaliar diferentes LLMs;
• Implementar técnicas avançadas de RAG, Hybrid Search, reranking e Corrective RAG;
• Estruturar e utilizar bancos vetoriais;
• Conectar agentes a dados corporativos e ambientes GCP;
• Realizar web scraping inteligente e parsing de documentos;
• Integrar agentes a APIs e serviços externos;
• Construir pipelines de experimentação, versionamento e publicação de modelos;
• Trabalhar com as áreas de negócio para transformar necessidades em soluções práticas de IA.

Requisitos obrigatórios para a posição:

• Ensino superior completo em Engenharia, Estatística, Matemática, Tecnologia ou áreas correlatas;
• Domínio de Python;
• Familiaridade com bibliotecas e frameworks como Transformers, LangChain, LangGraph, Google ADK, LlamaIndex, Pydantic, CrewAI e scikit-learn;
• Experiência com agentes autônomos e arquiteturas baseadas em ferramentas;
• Experiência com NLP;
• Vivência na integração de LLMs, como Gemini, DeepSeek e OpenAI, em aplicações produtivas;
• Experiência com APIs, Requests e FastAPI;
• Manipulação de dados e conexão com bancos de dados;
• Experiência com bancos vetoriais;Conhecimento de RAG, Hybrid Search, reranking e Corrective RAG;
• Boas práticas de engenharia de software;
• Versionamento colaborativo com GitHub;
• Arquitetura de soluções escaláveis;
• Conhecimento em deployment de LLMs e prompt engineering.