Engenheiro(a) de Inteligência Artificial (Agentes Conversacionais e A2A)

Cruzeiro do Sul Educacional; São Paulo; On-site; BRL 180,000 - 300,000; Full time

Job summary

A Cruzeiro do Sul Educacional busca um(a) Engenheiro(a) de IA para projetar, desenvolver e refinar a lógica de agentes de IA capazes de conduzir interações complexas e colaborar entre si. O profissional trabalhará com a pilha Lang e o ecossistema Google Vertex AI, promovendo orquestração multi-agente e integração de ferramentas.

Você será responsável por engenharia de prompts, pipelines RAG, avaliação de qualidade e observabilidade de sistemas em produção, buscando alta disponibilidade e

Qualifications

• Domínio excepcional em Python com vasta experiência na criação e manutenção de APIs robustas utilizando FastAPI, Flask ou Django.
• Experiência prática com os principais frameworks de orquestração de LLMs.
• LangChain para criação de cadeias lógicas e conexão de componentes.
• LangGraph para orquestração de fluxos cíclicos, stateful e sistemas multi-agente complexos.
• Langflow para prototipação ágil e fluxos visuais.
• Experiência no consumo de APIs do Google, especialmente Vertex AI e Gemini.
• Conhecimento de bancos de dados vetoriais (Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, pgvector).
• Observabilidade e infra: Grafana e orquestração de ambientes via Rancher.

Responsibilities

• Desenvolvimento de Agentes Conversacionais, chatbots, copilotos e assistentes virtuais contextuais e humanos.
• Orquestração Multi-Agente (A2A): arquiteturas onde múltiplos agentes conversam, delegam tarefas e resolvem problemas.
• Engenharia de Prompts e RAG: fluxos de Prompt Engineering e pipelines de RAG para uso de bases de conhecimento proprietárias.
• Integração no Ecossistema Google: uso de ferramentas como Vertex AI e Gemini.
• Integração de Ferramentas (Tool Calling): permitir APIs externas e consultas a bancos de dados durante conversas.
• Avaliação e Refinamento: métricas de qualidade para as conversas e melhoria contínua da inteligência do modelo.
• Monitoramento e Observabilidade: monitorar saúde, performance de inferência e escalabilidade em produção.

Skills

Python

FastAPI

Flask

Django

LangChain

LangGraph

Langflow

Google Vertex AI

Gemini

Vector DBs

Grafana

Rancher

ReAct

Tools

LangChain

LangGraph

Langflow

Job description

Na CSED3, estamos transformando a maneira como interagimos com usuários e sistemas através de Inteligência Artificial. Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de IA brilhante e focado(a) no desenvolvimento de agentes conversacionais avançados e arquiteturas autônomas.

Sua missão será projetar, desenvolver e refinar a lógica de agentes de IA capazes de conduzir interações complexas, resolver problemas de forma autônoma e colaborar entre si. Você será o cérebro por trás da orquestração dos nossos modelos, utilizando o que há de mais moderno na "Família Lang" e no ecossistema Google A2A.

Suas Responsabilidade

• sDesenvolvimento de Agentes Conversacionais: Criar chatbots, copilotos e assistentes virtuais altamente contextuais, responsivos e humanizados
• .Orquestração Multi-Agente (A2A): Projetar arquiteturas onde múltiplos agentes de IA (Agent-to-Agent) conversam, delegam tarefas e resolvem problemas de forma colaborativa para alcançar um objetivo final
• .Engenharia de Prompts e RAG: Desenvolver fluxos avançados de Prompt Engineering e pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para garantir que os agentes utilizem bases de conhecimento proprietárias com altíssima precisão e sem alucinações
• .Integração no Ecossistema Google: Utilizar as ferramentas e modelos de fundação do Google (Vertex AI, Gemini, etc.) como motor cognitivo das aplicações
• .Integração de Ferramentas (Tool Calling): Capacitar os agentes com a habilidade de consumir APIs externas, consultar bancos de dados e realizar ações em outros sistemas durante a conversa
• .Avaliação e Refinamento: Estabelecer métricas de qualidade para as conversas (clareza, retenção de contexto, assertividade) e iterar continuamente sobre a inteligência do modelo
• .Monitoramento e Observabilidade: Acompanhar a saúde, a performance de inferência e a escalabilidade dos agentes em produção, garantindo a alta disponibilidade e eficiência da arquitetura

.O que você precisa ter (Requisitos Essenciais

• )Linguagem de Programação e Frameworks: Domínio excepcional em Python (foco em desenvolvimento orientado a objetos e assíncrono) com vasta experiência na criação e manutenção de APIs robustas utilizando FastAPI, Flask ou Django
• .Família Lang (Stack de IA): Experiência prática e avançada com os principais frameworks de orquestração de LLMs
• :LangChain: Para criação de cadeias lógicas e conexão de componentes
• .LangGraph: Para orquestração de fluxos cíclicos, stateful e sistemas multi-agente complexos
• .Langflow: Para prototipação ágil e fluxos visuais
• .Ecossistema Google: Experiência no consumo de APIs de IA do Google (especialmente família Gemini e plataforma Vertex AI)
• .Agentic AI: Compreensão sólida do ciclo de raciocínio de agentes autônomos (ReAct, Plan-and-Solve) e fluxos A2A
• .Bancos de Dados Vetoriais: Experiência com implementação e otimização de Vector DBs (ex: Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, pgvector)
• .Observabilidade e Infraestrutura: Experiência prática na configuração de observabilidade, gestão de logs e métricas em produção utilizando Grafana, além de vivência com orquestração de ambientes e containers via Rancher

.O que vai te destacar (Diferenciais Fortes

• )Avaliação de LLMs: Conhecimento em frameworks de testes e métricas para RAG e LLMs (ex: Ragas, TruLens, LangSmith)
• .Integração de Contexto Avançado: Conhecimento em Model Context Protocol (MCP) para padronização e conexão de fontes de dados aos agentes
• .Memória de Longo Prazo: Experiência na implementação de estratégias de memória persistente e gestão de contexto em sessões longas de conversação
• .Performance: Habilidade para otimizar o tempo de resposta (latência) e o consumo de tokens das aplicações (Tokenomics)