Senior Back end Developer

Casado; São Paulo; Presencial; BRL 260 000 - 420 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Casado, em São Paulo, procura um Desenvolvedor Back End Sr para desenhar a arquitetura de sistemas agênticos de alta complexidade na nossa plataforma de busca conversacional de veículos. Você garantirá resiliência, segurança e desempenho financeiro em produção.

Você liderará iniciativas de otimização de latência, desenho de fluxos com DynamoDB e memória vetorial em OpenSearch, além de mentorizar times para manter padrões de clean code e segurança em projetos de IA.

Qualificações

• Experiência em arquitetura de sistemas com foco em IA e agentes.
• Conhecimento de padrões de segurança e observabilidade para IA em produção.

Responsabilidades

• Arquitetura Agêntica Avançada: projetar fluxos de trabalho complexos com ADK (skills/tools especializados) e memória de longo prazo via RAG.
• Otimização de latência e redução de custos de inferência com Gemini via Vertex AI, engenharia de prompt e caching.
• Arquitetura de Dados: desenhar fluxos de dados com DynamoDB (single-table) e memória vetorial em OpenSearch.
• Execução Segura de Código: integrar sandboxing para execução de código gerado por agentes (Bedrock).
• Governança de Observabilidade: definir KPIs técnicos e configurar dashboards/alertas (Datadog) para LLM observability.
• Segurança e Guardrails: implementar políticas de entrada/saída e proteção de PII.
• Mentoria Técnica: orientar desenvolvedores com foco em security e Clean Architecture.

Conhecimentos

Python

Asyncio

REST APIs

Testing

Clean Code

Ferramentas

FastAPI

Uvicorn

GitHub Actions

Terraform

OpenSearch

DynamoDB

Single-Table Design

Bedrock

Vertex AI

Gemini

RAG

LLM APIs

Descrição da oferta de emprego

Desenvolvedor Back End Sr

Você será responsável por desenhar a arquitetura de sistemas agênticos de alta complexidade na nossa plataforma de busca conversacional de veículos, garantindo que nossos 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.

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:
  • Inglês: Nível avançado para conversação, leitura e escrita.
  • 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.