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Resumo da oferta

A PagBank procura profissional sênior para liderar a arquitetura da plataforma de IA com foco em agentes múltiplos, governança e reuso entre times de Tecnologia. O papel envolve operações de segurança, observabilidade e catalogação de ferramentas.

Deseja-se experiência com LangChain, LLMs, Kubernetes e desenvolvimento de soluções escaláveis. Disponibilidade para atuação em Novo Brasil/GO. Formação avançada em ciência da computação ou áreas correlatas.

Qualificações

  • Formação superior em áreas correlatas de computação.
  • Experiência com software em alta complexidade.
  • Conhecimento avançado em Java, Spring Boot e Quarkus.
  • Arquiteturas distribuídas, escaláveis e com alta disponibilidade.
  • Experiência com Kubernetes, IaC, CI/CD e GitOps.
  • Conhecimento de modelos de linguagem e gateways de LLMs.

Responsabilidades

  • Desenhar e evoluir arquitetura central da plataforma de agentes de IA.
  • Definir arquiteturas de sistemas multiagentes e observabilidade.
  • Gerenciar credenciais virtuais, roteamento e consumo por centro de custo.
  • Desenvolver e manter o catálogo de ferramentas para agentes (MCP).
  • Mitigar prompt injection, privacidade e controles de auditoria.
  • Mentorar engenharia e estabelecer RFCs/ADRs.

Conhecimentos

Arquitetura de software
Liderança técnica
Prompt Engineering
Observabilidade
Segurança de IA

Formação académica

Bacharelado em Ciência da Computação
Engenharia de Computação
Sistemas de Informação

Ferramentas

Java
Spring Boot
Quarkus
Kubernetes
Containers
IaC
CI/CD
GitOps
LangChain
LlamaIndex
Spring AI
OpenTelemetry

Descrição da oferta de emprego

Descrição da vaga Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais. Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios! Tá a fim de uma carreira que rende mais? Confira essa oportunidade e #VemProPags!

Responsabilidades e atribuições
  • Desenhar e evoluir a arquitetura central da plataforma de agentes de IA, promovendo padronização, governança e reuso entre times da área de Tecnologia.
  • Definir e evoluir arquiteturas de sistemas multiagentes.
  • Operar e aprimorar o ponto único de acesso a modelos de linguagem, contemplando credenciais virtuais por aplicação, roteamento, fallback de credenciais, cache de prompts e atribuição de consumo por sistema e centro de custo.
  • Desenvolver e manter o catálogo central de ferramentas para agentes baseado em MCP, viabilizando compartilhamento de capacidades sem integrações ponto a ponto.
  • Construir e evoluir a camada de observabilidade da plataforma, incluindo tracking, métricas, logging, avaliação e auditoria dos agentes em produção.
  • Desenvolver e manter a camada de RAG, contemplando ingestão de dados, embeddings, vetorização, estratégias de chunking, retrieval e rerank.
  • Avaliar iniciativas de agentes de IA desenvolvidas pelos times, identificando padrões de comportamento, interações e requisitos de orquestração.
  • Internalizar componentes estratégicos da plataforma, promovendo maior controle, governança e consistência do ecossistema.
  • Desenvolver MVPs estruturantes, incluindo templates de agentes, padrões de documentação, ferramentas de monitoramento, protocolos de observabilidade e contextos reutilizáveis para assistentes de código.
  • Automatizar processos da plataforma, incluindo emissão de credenciais, concessão de permissões, registros declarativos e versionados de servidores de ferramentas e geração automática de catálogos.
  • Definir e implementar mecanismos de segurança e privacidade, incluindo mitigação de prompt injection, mascaramento de dados sensíveis e controles de auditoria.
  • Atuar como referência técnica em IA aplicada, apoiando decisões arquiteturais em diferentes áreas da companhia.
  • Conduzir processos de tomada de decisão técnica, avaliando alternativas, trade-offs e registrando definições em RFCs e ADRs.
  • Desenvolver e orientar profissionais de engenharia por meio de mentoria técnica, revisão de arquitetura e disseminação de boas práticas.
Requisitos e qualificações
  • Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
  • Experiência consolidada em desenvolvimento de software em ambientes de alta complexidade.
  • Experiência com Java e frameworks como Spring Boot e/ou Quarkus.
  • Experiência em arquitetura de sistemas distribuídos, escaláveis e de alta disponibilidade.
  • Experiência na construção e operação de plataformas compartilhadas utilizando Kubernetes, containers, Infraestrutura como Código (IaC), CI/CD e GitOps.
  • Conhecimento avançado em arquiteturas e operações de modelos de linguagem (LLMs).
  • Experiência com gateways de LLMs, incluindo roteamento, controle de consumo, credenciais virtuais e gestão de provedores em cloud.
  • Experiência com MCP sobre JSON-RPC 2.0, incluindo construção e integração de servidores de ferramentas.
  • Conhecimento em gestão de identidade, autorização, credenciais, cofres de segredos, expiração e revogação de acessos.
  • Vivência prática com agentes de IA, orquestradores e frameworks como LangChain, LlamaIndex, Spring AI ou similares.
  • Experiência em avaliação e monitoramento de modelos de IA em produção.
  • Conhecimento em técnicas de avaliação de modelos utilizando LLM-as-a-judge, validações determinísticas e métricas de qualidade.
  • Experiência em definição de golden sets, experimentação controlada, análise de regressão e automação de validações em pipelines CI/CD.
  • Experiência com OpenTelemetry, observabilidade, métricas e distributed tracing.
  • Conhecimento em embeddings, vetorização, RAG e técnicas de rerank.
  • Experiência com Prompt Engineering e estratégias como few-shot prompting, chain-of-thought e testes A/B.
  • Conhecimento em segurança aplicada à IA, incluindo mitigação de prompt injection.
  • Experiência com cloud computing em AWS.
  • Experiência com PostgreSQL em ambientes de plataforma.
  • Conhecimento em desenvolvimento de contextos reutilizáveis para assistentes de código.
Diferenciais
  • Experiência em fintechs, meios de pagamento ou ambientes regulados.
  • Experiência com plataformas multi-tenant e gestão de custos de inferência em larga escala.
  • Experiência com distribuição interna de extensões para assistentes de código.
  • Participação ativa em projetos open source ou comunidades técnicas.
  • Pós-graduação ou especialização em Inteligência Artificial, Engenharia de Software, Arquitetura de Soluções ou áreas correlatas.
  • Certificações em AWS, Kubernetes ou tecnologias relacionadas à Inteligência Artificial.

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