AI Engineer / AI Platform Engineer

Bridger; São Paulo; Presencial; BRL 300 000 - 420 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Contribuição para plataforma de IA

Resumo da oferta

Bridger procura um(a) AI Engineer / AI Platform Engineer para atuar no desenvolvimento da plataforma interna de IA, responsável pela construção de agentes corporativos inteligentes.

Você participará da evolução de soluções de IA em ambiente corporativo, desenvolvendo agentes baseados em LLMs, integrações com sistemas empresariais, pipelines de RAG, ferramentas reutilizáveis e componentes de plataforma com foco em escalabilidade, segurança e governança.

Qualificações

• Experiência sólida em backend Python e frameworks modernos.
• Conhecimento avançado em FastAPI, Pydantic e async.
• Experiência prática com LLMs em produção e pipelines de RAG.
• Conhecimento de prompt engineering, custos e latência.
• SQL e modelagem de dados, com PostgreSQL.
• Experiência com containers (Docker) e orquestração (Kubernetes).
• Segurança de IA (RBAC, proteção de dados, auditoria).
• Capacidade de liderar tecnicamente projetos e realizar code reviews.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e evoluir a plataforma de agentes de IA da Bridger com foco em escalabilidade e governança.
• Desenvolver agentes usando LLMs, RAG, Tool/Function Calling e integrações com sistemas corporativos.
• Construir componentes reutilizáveis (conectores, APIs, serviços) para bancos de dados, ERPs, webhooks e MCP Servers.
• Projetar pipelines de RAG (ingestão, embeddings, indexação, retrieval, reranking, avaliação).
• Definir padrões de arquitetura, versionamento, testes automatizados, observabilidade e governança.
• Conduzir avaliação contínua de agentes e modelos com métricas e datasets de validação.
• Integração com sistemas legados, assegurando segurança e conformidade com regras de negócio.
• Realizar discovery técnico, levantamento de requisitos e arquitetura de soluções.
• Transformar soluções em ativos reutilizáveis (templates, playbooks, agentes-base).
• Realizar code reviews, mentorias e disseminação de boas práticas de engenharia.

Conhecimentos

Python backend development

FastAPI

Pydantic

Asynchronous programming

Automated testing

LLMs in production

Prompt engineering

RAG

REST APIs

SQL

PostgreSQL

Vector databases

Docker

Kubernetes

AI security (RBAC, data protection)

Technical leadership

Ferramentas

Docker

Kubernetes

pgvector

OpenSearch

Elasticsearch

Pinecone

ChromaDB

Descrição da oferta de emprego

Descrição

Estamos em busca de um(a) AI Engineer / AI Platform Engineer para atuar no desenvolvimento da plataforma interna de IA da Bridger, responsável pela construção de agentes corporativos inteligentes. Você participará da evolução de soluções de IA em ambiente corporativo, desenvolvendo agentes baseados em LLMs, integrações com sistemas empresariais, pipelines de RAG, ferramentas reutilizáveis e componentes de plataforma com foco em escalabilidade, segurança e governança. Buscamos um profissional com perfil hands‑on, visão de arquitetura, forte conhecimento em engenharia de software e experiência prática em IA Generativa aplicada à produção.

Responsabilidades e atribuições

• Projetar, desenvolver e evoluir a plataforma de agentes de IA da Bridger, garantindo escalabilidade, segurança e alta disponibilidade.
• Desenvolver agentes inteligentes utilizando LLMs, RAG, Tool/Function Calling e integrações com sistemas corporativos.
• Construir e manter componentes reutilizáveis, como conectores, tools, APIs e serviços para integração com bancos de dados, ERPs, webhooks e MCP Servers.
• Projetar e implementar pipelines de RAG, incluindo ingestão de documentos, processamento, embeddings, indexação, retrieval, reranking e avaliação da qualidade das respostas.
• Definir e implementar padrões de arquitetura, versionamento, testes automatizados, observabilidade, monitoramento e governança para aplicações de IA.
• Desenvolver mecanismos de avaliação contínua de agentes e modelos, utilizando métricas de qualidade, datasets de validação e testes de regressão.
• Atuar na integração entre aplicações de IA e sistemas legados, garantindo segurança, controle de acesso e conformidade com as regras de negócio.
• Apoiar projetos de implantação, realizando discovery técnico, levantamento de requisitos, definição de arquitetura e integração com ambientes corporativos.
• Transformar soluções desenvolvidas em ativos reutilizáveis, como templates, playbooks, agentes-base, componentes compartilhados e documentação técnica.
• Atuar como referência técnica do time, realizando code reviews, mentorias, definições arquiteturais e disseminação de boas práticas de engenharia.
• Colaborar com equipes multidisciplinares, traduzindo necessidades de negócio em soluções técnicas escaláveis e de alto impacto.
• Contribuir para a evolução contínua da plataforma, propondo melhorias de performance, custo, segurança, experiência do desenvolvedor e qualidade das entregas.

Requisitos e qualificações

• Experiência sólida com desenvolvimento backend em Python.
• Conhecimento avançado em FastAPI, Pydantic, programação assíncrona (async) e testes automatizados.
• Experiência prática no desenvolvimento de aplicações utilizando LLMs em ambientes de produção ou próximos de produção.
• Conhecimento em Prompt Engineering, engenharia de contexto, Tool/Function Calling, streaming, retries, fallback e otimização de custo e latência.
• Experiência com RAG (Retrieval‑Augmented Generation), incluindo ingestão de documentos, embeddings, indexação, retrieval, reranking e avaliação de respostas.
• Experiência no desenvolvimento e consumo de APIs REST, autenticação, autorização, versionamento e documentação.
• Conhecimento sólido em SQL e modelagem de dados.
• Experiência com PostgreSQL.
• Familiaridade com bancos vetoriais e mecanismos de busca semântica, como pgvector, OpenSearch, Elasticsearch, Pinecone ou ChromaDB.
• Experiência com Docker e conhecimentos em Kubernetes ou plataformas de orquestração de containers.
• Conhecimento em segurança aplicada à IA, incluindo RBAC, proteção de dados (PII), auditoria, isolamento de dados e mitigação de Prompt Injection.
• Capacidade de liderar tecnicamente projetos, realizar code reviews e apoiar o desenvolvimento do time.
• Boa comunicação e habilidade para atuar em conjunto com equipes técnicas, áreas de negócio e clientes.