Desenvolvedor Python Sênior

K2; Curitiba; In loco; BRL 279.000 - 446.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

K2 procura Engenheiro de Software Python Sênior para atuar em Curitiba, com atuação 100% presencial. O profissional fará parte de projetos que envolvem IA, GenAI, e ecossistemas de dados em ambientes de alta performance.

O papel requer domínio de Python, arquitetura de microserviços, DDD e experiência com ferramentas de IA e pipeline de dados, incluindo integração com Kafka e soluções de RAG.

Competenze

• Experiência com Python em engenharia de software.
• Conhecimento de microserviços e arquitetura limpa.
• Experiência com IA/GenAI e pipelines de dados.

Mansioni

• Construção, suporte e evolução de rotinas de IA, automações e integrações de alto desempenho.
• Conectar aplicações core a ecossistemas de GenAI com RAG e contexto.
• Trabalhar com Kafka para mensageria de alta disponibilidade.
• Projetar arquitetura de microsserviços, Clean Architecture e DDD.
• Construir fluxos de GenAI com bancos vetoriais, embeddings e busca semântica.
• Gerenciar janelas de contexto e prompts dinâmicos para LLMs.
• Orquestração de IA com frameworks como LangChain, LlamaIndex, LangGraph ou similares.

Conoscenze

Python

Kafka

GenAI

Distributed systems

Strumenti

LangChain

LlamaIndex

LangGraph

AutoGen

Descrizione del lavoro

Buscamos um Engenheiro de Software Python Sênior

Local: 100% Presencial - Curitiba - PR

Responsabilidades:

• Construção, suporte e evolução de rotinas de inteligência artificial, automações complexas e integrações de alto desempenho.
• Conectar aplicações core a ecossistemas de GenAI, aplicando conceitos avançados de RAG, Engenharia de Contexto e Orquestração de IA, atuando em alinhamento com arquiteturas distribuídas e orientadas a eventos (Kafka).
• Mensageria Assíncrona: Experiência prática e sólida com Apache Kafka (consumo/produção de eventos em cenários de alta disponibilidade).
• Arquitetura de Software: Domínio de microsserviços, desacoplamento de sistemas, Clean Architecture, DDD e boas práticas de código limpo.
• Ecossistema de Inteligência Artificial (GenAI) – RAG (Retrieval-Augmented Generation): Domínio prático na construção e otimização de fluxos de RAG (bancos vetoriais, embeddings, busca semântica).
• Engenharia de Contexto: Habilidade em estruturação de janelas de contexto, formatação de prompts dinâmicos e gestão de memória para LLMs.
• IA Harness e Orquestração: Experiência com frameworks de orquestração de agentes e fluxos de IA (ex: LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen ou similares).