AI ENGINEER (AI AUTOMATION)

Grupo Easy; Brasil; Remote; BRL 167,000 - 301,000; Full time

Job summary

Grupo Easy busca perfil focado em Python, LLMs, agentes de IA e automação para desenvolver soluções de IA com boas práticas de engenharia de software.

Requisitos: experiência com Python em produção (tipagem, packaging, assíncrono), Git, revisão de código e testes automatizados; engenharia de prompts e saída estruturada.

Inglês avançado para colaborar com equipe internacional; diferenciais incluem LangChain, APIs Azure OpenAI, Anthropic, containers Docker e CI/CD.

Qualifications

• Experiência com Python em ambientes de produção.
• Práticas de engenharia de software (Git, revisão de código, testes automatizados).
• Engenharia de prompts e saída estruturada.
• Inglês avançado para comunicação com equipe internacional.

Skills

Python

Programming assíncrona

Typing/Tipagem

Empacotamento/Packaging

Prompt Engineering

Structured Output

IA e automação

Inglês avançado

Tools

Git

Code Review

Testes Automatizados

CI/CD

Docker

n8n

Camunda

LangChain

LangGraph

Job description

Perfil:

Focado:Python, LLMs, agentes de IA e automação; desenvolvimento de soluções de IA, agentes e automação com práticas de engenharia de software.

Requisitos:

• Experiência com Python em ambientes de produção, incluindo tipagem, empacotamento e programação assíncrona.
• Conhecimento de práticas de engenharia de software, como Git, revisão de código e testes automatizados.
• Experiência com engenharia de prompts (Prompt Engineering) e saídas estruturadas (Structured Output).
• Inglês avançado para comunicação e trabalho com equipe internacional.

DIFERENCIAS:

• Fundamentos de LLMs; APIs da Azure OpenAI e Anthropic; modelos open-source/locais (serviço, quantização); seleção de modelos com base em qualidade, custo, latência e restrições de dados
• Agentes de IA e fluxos de trabalho de múltiplas etapas (chamada de ferramentas, planejamento, memória, *human-in-the-loop*); LangChain / LangGraph; servidores e clientes MCP
• RAG (*chunking*, *embeddings*, recuperação, *reranking*) e bancos de dados vetoriais
• Programação e revisão de código assistidas por IA, testes de sistemas orientados por IA, agentes de IA em CI/CD
• LLMOps: avaliação (LLM como avaliador, testes de regressão), monitoramento e rastreamento (*tracing*), *guardrails*
• APIs e serviços em Python, Docker, motores de fluxo de trabalho (*workflow engines* – ex: n8n ou Camunda)
• Outros diferenciais: Semantic Kernel, UiPath / Power Automate, Kubernetes, EU AI Act, GDPR, IA responsável