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Extractta, uma empresa de tecnologia focada em IA, busca um(a) Desenvolvedor(a) Python Sênior para liderar projetos de IA Generativa e soluções de automação em seguros. O papel envolve criar agentes baseados em LLMs, integrações com APIs corporativas e arquiteturas de Agent Harness e Loops, com forte foco em qualidade e segurança.
O profissional atuará em ambiente corporativo de alta criticidade, com práticas de CI/CD, observabilidade e melhoria contínua, contribuindo para transformação digital
Buscamos um(a) Desenvolvedor(a) Python Sênior, com sólida experiência em engenharia de software e desenvolvimento de soluções baseadas em Inteligência Artificial Generativa (GenAI), para atuar em projetos estratégicos de transformação digital e inovação tecnológica em uma grande companhia multinacional do segmento de seguros.
O profissional será responsável pelo desenvolvimento e evolução de aplicações inteligentes, agentes de IA e soluções de automação, utilizando Python, modelos de linguagem (LLMs) e arquiteturas agênticas, com foco em Agent Harness, Agent Loop, orquestração de agentes e integração com sistemas corporativos.
A posição exige perfil hands-on, autonomia técnica e capacidade de desenvolver soluções robustas, escaláveis, seguras e preparadas para ambientes corporativos de alta criticidade.
Desenvolver, implementar e sustentar aplicações e serviços utilizando Python, com foco em soluções de Inteligência Artificial e IA Generativa.
Projetar e implementar agentes inteligentes baseados em LLMs, incluindo fluxos de raciocínio, execução de ferramentas e integração com APIs e sistemas corporativos.
Construir e evoluir arquiteturas de Agent Harness, estruturando mecanismos de orquestração, gerenciamento de contexto, utilização de ferramentas, observabilidade e controles de execução.
Implementar Agent Loops, desenvolvendo ciclos de execução, avaliação, tomada de decisão, tratamento de erros e critérios de finalização para agentes autônomos.
Desenvolver soluções utilizando técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), embeddings, busca semântica e bancos de dados vetoriais.
Criar e integrar APIs REST, microsserviços e componentes backend para disponibilização de capacidades de IA.
Implementar mecanismos de segurança, rastreabilidade, controle de acesso e proteção de dados no consumo de modelos de IA.
Aplicar boas práticas de engenharia de software, testes automatizados, versionamento, documentação e integração contínua.
Monitorar e otimizar o desempenho das soluções, considerando latência, consumo de tokens, custos operacionais, escalabilidade e qualidade das respostas.
Trabalhar em conjunto com equipes de arquitetura, engenharia de dados, segurança da informação, infraestrutura e áreas de negócio.
Experiência sólida em desenvolvimento backend utilizando Python, com domínio de programação orientada a objetos, programação assíncrona e boas práticas de arquitetura.
Experiência prática no desenvolvimento de soluções com IA Generativa e Large Language Models (LLMs).
Conhecimento em arquiteturas de agentes de IA, especialmente Agent Harness e Agent Loop, incluindo orquestração de ferramentas, controle de estado, memória, contexto e fluxos de execução.
Experiência com frameworks de desenvolvimento de agentes e aplicações de IA, como LangChain, LangGraph, Semantic Kernel ou similares.
Experiência em integração de modelos de IA por meio de APIs e SDKs.
Conhecimento em FastAPI ou frameworks equivalentes para construção de APIs e serviços backend.
Experiência com arquitetura de microsserviços, APIs REST e integrações corporativas.
Conhecimento em técnicas de RAG, embeddings, processamento de documentos e busca vetorial.
Experiência com Git, testes automatizados, pipelines CI/CD e boas práticas de desenvolvimento seguro.
Conhecimento em Docker e execução de aplicações em ambientes cloud.
Capacidade de análise técnica, troubleshooting e resolução de problemas complexos.
Experiência com Microsoft Azure, especialmente Azure OpenAI Service, Azure AI Search e serviços relacionados à Inteligência Artificial.
Conhecimento em Model Context Protocol (MCP), function calling e integração de ferramentas para agentes.
Experiência com arquiteturas multiagentes, planejamento, execução iterativa e mecanismos de human-in-the-loop.
Conhecimento em LLMOps, avaliação de modelos e agentes (Evals), observabilidade e monitoramento de soluções de IA.
Experiência com bancos de dados vetoriais, como FAISS, Pinecone, Chroma ou Azure AI Search.
Conhecimento em Kubernetes, infraestrutura como código e automação de deploy.
Experiência com práticas de segurança, governança de IA, LGPD e tratamento de dados sensíveis.
Vivência em ambientes corporativos de grande porte, preferencialmente nos segmentos financeiro ou de seguros.