Software Engineer PL - AI Products

Conexa Saúde; Brasil; On-site; BRL 180,000 - 270,000; Full time

Job summary

A Conexa busca profissional para atuar no desenvolvimento, evolução e manutenção dos serviços core do Conexa AI, com foco em assertividade, escalabilidade, segurança e observabilidade. Você irá projetar e implementar funcionalidades de IA generativa e agentes em produção, construindo sistemas distribuídos com APIs RESTful e WebSockets, além de orquestrar workflows com filas de mensagens.

O candidato ideal tem experiência prática com NestJS/TypeScript, Python para serviços de IA, e conhecimento

Qualifications

• Experiência com NestJS e TypeScript em arquitetura de microsserviços.
• Programaçao em Python para serviços/APIs com foco em IA generativa.
• Experiência prática construindo agentes de IA, pipelines RAG e integrações com LLMs.
• Familiaridade com orquestração de workflows (n8n ou similar).
• Banco de dados relacionais (PostgreSQL/MySQL) e NoSQL (MongoDB/Redis).
• Conhecimento de vector databases e embeddings semânticos (ex.: Pinecone, Weaviate, Qdrant).

Responsibilities

• Desenvolver, evoluir e manter serviços core do Conexa AI (ms-agency, ms-ai-gatekeeper) com foco em escalabilidade e observabilidade.
• Projetar funcionalidades de IA generativa/agêntica em produção (agentes, pipelines RAG, orquestração de workflows).
• Construir sistemas distribuídos com APIs RESTful, WebSockets e pipelines de streaming.
• Integrar microsserviços, sistemas legados e plataformas IA garantindo resiliência e rastreabilidade.
• Trabalhar com filas de mensagens (RabbitMQ, BullMQ) para processamento assíncrono e orquestração de fluxos.
• Modelar bancos de dados relacionais e não-relacionais, estratégias de embeddings, cache e consistência eventual.
• Contribuir com o front-end (React/TypeScript) quando necessário e participar de cerimônias ágeis.

Skills

NestJS

TypeScript

Python

AI agents

Microservices

PostgreSQL

RabbitMQ

BullMQ

LangChain

LlamaIndex

Tools

LangChain

LlamaIndex

RAG pipelines

RabbitMQ

BullMQ

Job description

Somos a Conexa , o maior ecossistema digital de saúde física e mental da América Latina . Contamos com milhares de médicos, psicólogos, nutricionistas e enfermeiros que, por meio de nossa plataforma, conseguem cuidar de pacientes em qualquer lugar que eles estejam. Unimos pacientes, profissionais, empresas e operadoras com o objetivo de reduzir as ineficiências de custo e qualidade de atendimento do sistema de saúde brasileiro. Nascemos com o objetivo de democratizar o acesso à saúde de qualidade, e acreditamos que corpo e mente precisam ser tratados de forma integrada para que o paciente tenha uma vida saudável. Atualmente, realizamos mais de 7,2 milhões de consultas por ano , com mais de 6.000 profissionais de saúde em mais de 35 especialidades . Com nosso modelo de negócios, cobrimos mais de 35 milhões de vidas elegíveis , com 190+ operadoras parceiras e 10.000+ clientes corporativos . Temos um time formado por pessoas apaixonadas pelo que fazem e que acreditam em um futuro com mais saúde física e mental para todos!

Você será responsável por:

• Desenvolver, evoluir e manter os serviços core do Conexa AI (ms-agency, ms-ai-gatekeeper e adjacências), com foco em assertividade, escalabilidade, segurança e observabilidade.
• Projetar e implementar funcionalidades de IA generativa e agêntica em produção: agentes, pipelines RAG, orquestração de workflows, integração com LLMs e ferramentas externas via MCPs.
• Construir e evoluir sistemas distribuídos multi-stack (, Python, Java), incluindo APIs RESTful, WebSockets e pipelines de streaming.
• Atuar na integração entre microsserviços, sistemas legados e plataformas de IA, garantindo consistência, resiliência e rastreabilidade das comunicações e das decisões dos agentes.
• Trabalhar com filas de mensagens e arquiteturas orientadas a eventos (RabbitMQ, BullMQ) para processamento assíncrono e orquestração de fluxos conversacionais e agênticos.
• Modelar, otimizar e manter bancos de dados relacionais, não-relacionais e vector databases - incluindo estratégias de embeddings, cache e consistência eventual.
• Contribuir pontualmente com o front-end do produto (React/TypeScript) quando o fluxo de entrega demandar.
• Investigar, diagnosticar e resolver problemas técnicos complexos em ambientes de produção multi-tenant, incluindo comportamentos não-determinísticos típicos de sistemas baseados em LLM.
• Garantir a qualidade do código por meio de testes automatizados, avaliações de qualidade de agentes (evals) e boas práticas de engenharia de software.

Inovação e expansão de escopo

• Identificar e propor novas aplicações de IA generativa/agêntica no ecossistema Conexa, além do Conexa AI, a partir de dores reais de produto ou operação.
• Prototipar rapidamente (spikes, POCs) hipóteses de features de IA antes de comprometer com implementação completa, validando viabilidade técnica e valor de negócio.
• Ter voz ativa na definição de onde e como IA deve ser aplicada no roadmap do time, não apenas executar especificações vindas de Produto.
• Trazer conhecimento de estado da arte em IA (novos modelos, técnicas de agentes, avaliação, tooling) para o time e avaliar adoção pragmática.
• Colaborar com equipes multidisciplinares (Produto, Design, QA, Dados, IA) para entregas integradas, alinhadas aos objetivos de negócio e trazendo perspectiva técnica para a priorização de novas ideias.
• Participar das cerimônias ágeis e contribuir ativamente para a evolução técnica e estratégica do tempo.

Esperamos de você:

• Experiência com e NestJS, com domínio de TypeScript estrito e arquiteturas de microsserviços.
• Experiência com Python (FastAPI ou equivalente) aplicada ao desenvolvimento de serviços e APIs - especialmente no contexto de IA generativa.
• Experiência prática construindo agentes de IA, pipelines RAG e integrações com LLMs em produção - independentemente de framework específico (LangChain, LlamaIndex, orquestração própria ou similar). O que importa é o domínio dos fundamentos, não a ferramenta.
• Familiaridade com ferramentas de orquestração de workflows e automação (n8n ou equivalentes) - disposição para aprender a ferramenta usada no time, mesmo sem experiência prévia específica nela.
• Conhecimento em bancos relacionais (PostgreSQL, MySQL), incluindo modelagem, queries complexas e tuning de performance.
• Prática com bancos não-relacionais (MongoDB, Redis) e arquiteturas orientadas a eventos (RabbitMQ, BullMQ).
• Familiaridade com vector databases e princípios de embeddings/busca semântica - independente de qual (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, etc.).
• Experiência com design e versionamento de APIs RESTful e WebSockets.
• Capacid