Especialista em IA Generativa, LLMs e Agentes de IA

PROA.AI; São Paulo; Vor Ort; BRL 180.000 - 300.000; Vollzeit

Zusammenfassung

A PROA.AI busca profissional para liderar o desenvolvimento de soluções baseadas em IA generativa com agentes de IA e arquiteturas multiagentes. O papel envolve projetar fluxos, integrar LLMs, ferramentas, APIs, bases de conhecimento e bancos vetoriais, com foco em desempenho e qualidade de código.

O candidato ideal possui experiência prática em LangChain, LangGraph, RAG e técnicas de prompts, além de trabalhar com Claude Code e AWS Bedrock para acelerar entregas e manter padrões elevados de

Qualifikationen

• Experiência prática em IA generativa e LLMs.
• Domínio de Python ou Node.JS para aplicações IA.
• Histórico comprovado em agentes de IA e soluções agênticas.
• Arquiteturas multi-step e multiagentes com orquestração.
• Experiência com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes.
• Conhecimento sólido de engenharia de prompts e técnicas de melhoria de qualidade.
• Experiência prática com RAG, embeddings, busca semântica e recuperação contextual.

Aufgaben

• Projetar e desenvolver agentes de IA capazes de interpretar objetivos e executar tarefas.
• Construir soluções agentic e arquiteturas multiagentes com coordenação entre agentes.
• Desenvolver aplicações com LLMs de diferentes provedores avaliando modelos, custos e qualidade.
• Aplicar técnicas avançadas de engenharia de prompts com validação de contexto e saídas.
• Desenvolver soluções RAG, ingestão de documentos, embeddings e recuperação semântica.
• Implementar soluções com LangChain, LangGraph e pipelines de IA.
• Trabalhar com bancos vetoriais para o armazenamento contextual.
• Desenvolver APIs e integrações entre agentes e sistemas empresariais.
• Utilizar Claude Code para acelerar desenvolvimento, testes e depuração.
• Gerenciar memória, contexto, persistência de estado e recuperação de informações.

Kenntnisse

Python

Node.JS

LangChain

LangGraph

LLMs

Multi-agent design

REST APIs

Embeddings

RAG

Vector DB

Git

Testes

Claude Code

AWS Bedrock

Tools

Claude Code

AWS Bedrock

Jobbeschreibung

O desafio

Procuramos um profissional que domine, na prática, o desenvolvimento de soluções baseadas em LLMs e arquiteturas agênticas (Agentic AI). Essa pessoa será responsável por projetar e implementar agentes de IA, fluxos de execução, sistemas multiagentes e soluções que combinem modelos de linguagem, ferramentas, APIs, bases de conhecimento e bancos vetoriais. Esperamos alguém que saiba escolher as abordagens técnicas adequadas para cada problema, experimentar diferentes modelos e frameworks, desenvolver soluções de ponta a ponta e utilizar ferramentas modernas de desenvolvimento assistido por IA, especialmente o Claude Code, para aumentar a produtividade sem comprometer a qualidade do código.

Principais responsabilidades

• Projetar e desenvolver agentes de IA capazes de interpretar objetivos, planejar etapas, utilizar ferramentas e executar tarefas.
• Construir soluções agênticas (Agentic AI) e arquiteturas multiagentes, incluindo coordenação entre agentes especializados, delegação de tarefas e orquestração de fluxos.
• Desenvolver aplicações com LLMs de diferentes provedores, avaliando modelos, capacidades, desempenho, custos e qualidade das respostas.
• Aplicar técnicas avançadas de engenharia de prompts, estruturando instruções, contexto, saídas, restrições e mecanismos de validação.
• Desenvolver soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation), incluindo ingestão e preparação de documentos, embeddings, recuperação semântica, busca híbrida e reordenação de resultados quando necessário.
• Implementar soluções utilizando LangChain, LangGraph e frameworks equivalentes para orquestração de agentes e pipelines de IA.
• Trabalhar com bancos vetoriais, para armazenamento e recuperação contextual de informações.
• Desenvolver APIs e integrações entre agentes de IA e sistemas corporativos, como CRMs, ERPs, plataformas de atendimento e serviços externos.
• Utilizar o Claude Code de forma avançada para acelerar o desenvolvimento, explorar bases de código, implementar funcionalidades, executar testes, depurar problemas e revisar soluções.
• Implementar estratégias de memória, gerenciamento de contexto, persistência de estado e recuperação de informações para agentes.
• Criar mecanismos de avaliação e testes para medir a qualidade, consistência, confiabilidade e desempenho das soluções.
• Implementar tratamento de erros, limites de execução, controle de permissões e mecanismos de segurança para evitar ações indevidas dos agentes.

Requisitos obrigatórios

• Experiência prática no desenvolvimento de soluções com IA generativa e modelos de linguagem (LLMs).
• Domínio de Python ou Node.JS aplicado ao desenvolvimento de aplicações, integrações e soluções de IA.
• Experiência comprovada na construção de agentes de IA e soluções agênticas, indo além do uso básico de APIs de LLMs.
• Conhecimento de arquiteturas multi-step e multiagentes, incluindo uso de ferramentas, controle de fluxo e orquestração.
• Experiência com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes.
• Conhecimento sólido de engenharia de prompts e técnicas para melhorar a qualidade e a confiabilidade das respostas.
• Experiência prática com RAG, embeddings, busca semântica e recuperação contextual de informações.
• Conhecimento de bancos vetoriais e seus mecanismos de indexação e consulta.
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• Experiência com consumo e desenvolvimento de APIs REST, integração entre sistemas e tratamento de erros.
• Conhecimento de bancos de dados relacionais ou não relacionais.
• Experiência com Git, testes e boas práticas de desenvolvimento de software.
• Capacidade de utilizar ferramentas de desenvolvimento assistido por IA para produzir, testar, depurar e manter código de qualidade.

Diferenciais

• Domínio do Claude Code, incluindo uso eficiente de contexto, planejamento de tarefas, execução de testes, revisão de código e fluxos de trabalho com múltiplos agentes.
• Experiência com AWS e serviços como Bedrock, Lambda e S3.
• Conhecimento de protocolos e padrões de integração para agentes, como MCP (Model Context Protocol).
• Experiência com avaliação de LLMs, observabilidade, tracing e monitoramento de agentes.