Context Engineer (Engenheiro(a) de Contexto)

Remoto (América Latina)
Tempo integral
Sênior

Projete a arquitetura de informação que torna os sistemas de IA confiáveis: pipelines RAG, sistemas de memória, bancos de dados vetoriais e grounding de dados.

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 procurando um(a) Context Engineer para atuar em nossas empresas parceiras resolvendo o problema mais difícil da IA aplicada: levar a informação certa aos modelos na hora certa. Essa função, definida formalmente pelo Gartner em 2026, vai além do prompt engineering: o foco é construir os sistemas que alimentam os LLMs com contexto. Você vai projetar pipelines de retrieval, construir arquiteturas de memória, otimizar estratégias de chunking e garantir que os agentes de IA tenham as informações relevantes e fundamentadas de que precisam para ser precisos e úteis. Se o prompt engineering era escrever a pergunta, o context engineering é construir a biblioteca.

O que você vai fazer

  • Projetar e construir arquiteturas RAG com estratégias avançadas de retrieval
  • Implementar pipelines de processamento de documentos: parsing, chunking, embedding e indexação
  • Construir e otimizar sistemas de busca vetorial para retrieval semântico
  • Projetar arquiteturas de memória para sistemas de IA conversacionais e agênticos
  • Implementar estratégias de gerenciamento da janela de contexto, sumarização e compressão
  • Avaliar e fazer benchmarks da qualidade do retrieval com testes sistemáticos

Requisitos

  • 4+ anos de engenharia de software, 2+ trabalhando com LLMs e sistemas de retrieval
  • Experiência profunda com bancos de dados vetoriais (Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant, Chroma)
  • Domínio de modelos de embedding, estratégias de chunking e reranking
  • Experiência com frameworks RAG (LlamaIndex, LangChain) e seus padrões de retrieval
  • Conhecimento de parsing de documentos, OCR e processamento de dados não estruturados
  • Inglês excelente, escrito e falado (B2+)

Diferenciais

  • Experiência com construção de knowledge graphs e busca híbrida
  • Experiência em information retrieval ou search engineering
  • Experiência construindo sistemas de contexto para agentes de IA em produção
  • Conhecimento de frameworks de avaliação (RAGAS, DeepEval) para a qualidade do retrieval

Stack de tecnologia

Python
LlamaIndex
Pinecone
pgvector
LangChain
FastAPI

Benefícios

Remuneração competitiva em USD
Trabalho 100% remoto
Horário flexível
Verba para desenvolvimento profissional
Auxílio para plano de saúde
Auxílio para equipamentos

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Remuneração competitiva em USD - Remoto

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