Engenheiro(a) de IA (LLMs + Agentes)
Construa produtos com IA sobre foundation models: pipelines RAG, integrações com LLMs e agentes inteligentes para startups dos EUA.
Inglês necessário para o dia a dia: você vai trabalhar todos os dias com um time dos EUA.
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Sobre a vaga
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de IA para se juntar às nossas empresas parceiras que estão construindo a próxima geração de produtos com IA. Diferente das funções tradicionais de ML, focadas em treinar modelos do zero, este papel é sobre construir em cima de foundation models (Claude, GPT, Gemini, Llama) para entregar funcionalidades reais de produto. Você vai projetar arquiteturas RAG, construir fluxos de trabalho com LLMs, integrar APIs de IA e criar agentes inteligentes que resolvem problemas reais de negócio. Segundo o relatório 2026 do LinkedIn, esta é a função que mais cresce em tecnologia.
O que você vai fazer
- Projetar e construir produtos baseados em foundation models (Claude, GPT, Gemini)
- Projetar e implementar pipelines RAG com bancos de dados vetoriais
- Construir funcionalidades com LLMs: sumarização, classificação, extração e geração
- Integrar APIs de IA e gerenciar prompt engineering em escala
- Avaliar as saídas dos modelos e implementar guardrails para garantir segurança em produção
- Colaborar com os times de produto para identificar oportunidades de IA de alto impacto
Requisitos
- 4+ anos de experiência em engenharia de software, 2+ com integração de LLMs/IA
- Domínio sólido de Python e experiência com frameworks de IA (LangChain, LlamaIndex)
- Experiência prática construindo sistemas RAG e com prompt engineering
- Experiência com bancos de dados vetoriais (Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant)
- Conhecimento de modelos de embeddings, tokenização e gerenciamento de contexto
- Inglês excelente, escrito e falado (B2+)
Diferenciais
- Experiência com fine-tuning de grandes modelos de linguagem (LoRA, QLoRA)
- Experiência construindo sistemas multiagente (CrewAI, AutoGen, LangGraph)
- Conhecimento de frameworks de avaliação e benchmarking de modelos
- Experiência com MLOps e pipelines de deploy de modelos
Stack de tecnologia
Benefícios
Candidate-se a esta vaga
Remuneração competitiva em USD - Remoto
