Engenheiro(a) de IA Full Stack Sênior

Techrx Recruiting; São Paulo; On-site; BRL 320,000 - 520,000; Full time

Job summary

Techrx Recruiting procura arquiteto(a) de IA para desenhar arquitetura de agentes numa plataforma de busca conversacional de veículos, assegurando resiliência, segurança e custo efetivo em produção.

Você liderará iniciativas de otimização de latência, governança de guarda e memória vetorial com OpenSearch e DynamoDB, além de sandboxing com Bedrock e observabilidade com Datadog.

Qualifications

• Experiência com frameworks de orquestração de agentes (ex.: Google ADK) e customização/extends.
• Domínio de APIs RESTful e streaming (SSE) com FastAPI/Uvicorn.
• Conhecimento em IA em produção: LLMs, embeddings, RAG, e Guardrails.

Responsibilities

• Desenhar arquitetura de sistemas agênticos com foco em resiliência e custo-effetivo.
• Conduzir iniciativas de redução de latência e inferência (tokens) com Gemini/Vertex AI.
• Projetar fluxos de dados com DynamoDB e memória vetorial em OpenSearch.
• Implementar sandboxing de código gerado por agentes (Bedrock Code Interpreter).
• Definir KPIs de qualidade (hallucination, faithfulness) e dashboards Datadog.

Skills

Liderança técnica

Mentoria

Arquitetura de IA

Clean Code

Code reviews

Gestão de equipes

Problem solving

Comunicação

Tools

Python

APIs RESTful & Streaming (SSE)

FastAPI/Uvicorn

AWS (Bedrock, ECS/Fargate)

Vertex AI & Gemini

OpenSearch

DynamoDB (single-table)

Terraform

Datadog Observability

Job description

Nosso cliente é uma unidade de Pesquisa & Desenvolvimento pertencente a um grande grupo multinacional.

Você será responsável por desenhar a arquitetura de sistemas agênticos de alta complexidade na uma plataforma de busca conversacional de veículos, garantindo que os agentes não apenas funcionem, mas sejam resilientes, seguros e otimizados financeiramente em produção.

Responsabilidades:

• Arquitetura Agêntica Avançada: Projetar e evoluir fluxos de trabalho complexos sobre o Google Agent Development Kit (ADK) - skills/tools especializados (exploração, comparação, decisão, análise de inventário), sessão e estado do agente, e memória de longo prazo via RAG (embeddings + busca vetorial) - definindo padrões de comunicação e estado entre componentes.
• Otimização e Escala: Liderar iniciativas de melhoria de latência e redução de custos de inferência (tokens) usando modelos Gemini via Vertex AI, otimizando engenharia de prompt, streaming (SSE) e estratégias de caching.
• Arquitetura de Dados: Desenhar fluxos de dados que alimentam os agentes - persistência de sessão e domínio em DynamoDB (single-table design) e memória vetorial em OpenSearch - visando maior precisão, performance e confiabilidade das soluções.
• Execução Segura de Código: Projetar e manter integrações de sandboxing para execução de código gerado por agentes (Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter), com foco em isolamento e segurança.
• Governança de Observabilidade: Definir os KPIs técnicos de qualidade dos agentes (ex: hallucination rate, faithfulness, aderência a guardrails) e configurar dashboards, alertas críticos e pipelines de avaliação (LLM-as-a-judge) no Datadog LLM Observability.
• Segurança e Guardrails: Implementar e evoluir guardrails de entrada/saída, redação de PII e políticas de acesso, seguindo boas práticas de segurança para sistemas de IA em produção.
• Mentoria Técnica: Atuar como referência para desenvolvedores Plenos e Juniores, realizando code reviews rigorosos focados em segurança e clean architecture para IA.

Requisitos

Conhecimentos Técnicos:

• Python: Domínio da ferramenta (assincronismo/asyncio, tipagem avançada, performance), com uso de gerenciadores de dependência modernos (ex: uv/Poetry).
• APIs: Domínio no desenvolvimento e consumo de APIs RESTful e streaming (SSE) utilizando FastAPI (obrigatório) e Uvicorn.
• Engenharia de Software: Domínio de boas práticas (Clean Code, testes automatizados com pytest/pytest-asyncio, Git e pipelines de CI/CD com GitHub Actions).
• Agentic Frameworks: Experiência com frameworks de orquestração de agentes (ex: Google ADK, LangChain/LangGraph ou equivalentes) e capacidade de customizar ou estender esses frameworks quando necessário. Diferencial: experiência prévia com Google ADK.
• LLM/Modelos: Experiência consumindo LLMs via APIs de provedores cloud (ex: Vertex AI/Gemini, Amazon Bedrock, OpenAI ou Anthropic), incluindo embeddings e estratégias de RAG.
• LLMOps & Observabilidade: Experiência comprovada em instrumentação de observabilidade para aplicações de IA (tracing distribuído, LLM Observability). Diferencial: Datadog (ddtrace/LLM Obs), OpenTelemetry, Langfuse ou Arize.
• Cloud & Infra (AWS): Experiência com arquitetura de sistemas em AWS (ECS/Fargate, API Gateway, Cognito, S3) e Infraestrutura como Código (Terraform). Diferencial: experiência com serviços de IA gerenciados na AWS (Bedrock).
• Bancos de Dados: Conhecimento em bancos não relacionais (ex: DynamoDB, modelagem single-table) e em soluções de busca/armazenamento vetorial (ex: OpenSearch, pgvector ou similares).

Diferenciais:

• Experiência com TypeScript/Next.js, útil para colaborar com o time de frontend em um produto full-stack com streaming de UI orientado por agente (ex: protocolos de UI generativa como A2UI).
• Vivência com feature flags e rollout progressivo (ex: OpenFeature).
• Experiência com blue/green ou canary deployments em ambientes containerizados.
• Experiência com o uso de LiteLLM para chamadas de LLM.
• Inglês: Nível avançado para conversação, leitura e escrita.

Código Interno do Projeto: #DUC9323

Para ter sucesso em processos seletivos:

https://www.youtube.com/c/EmpregabilidadeMáxima

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