Buscamos uma pessoa Engenheira de Software Sênior para atuar com as integrações entre sistemas corporativos e construção da nossa plataforma de IA privada. Esta pessoa será responsável por conectar o ecossistema interno (CRM, ERP, Datalake, ITSM, portais, dashboards) e, em paralelo, construir a camada de inferência e guard rails que vai sustentar nossos agentes e assistentes internos.
É uma posição híbrida entre AI e Plataforma , com responsabilidade técnica sobre decisões de arquitetura que vão definir como o resto da empresa consome inteligência artificial nos próximos anos.
Responsabilidades e atribuições
Integrações entre sistemas internos
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Projetar e implementar integrações entre os sistemas críticos da empresa: CRM, ERP, Datalake, ITSM, portais e dashboards corporativos;
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Construir e manter APIs internas (REST/gRPC) que padronizem o acesso a dados antes dispersos;
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Desenhar contratos de dados, schemas e padrões de evento entre sistemas, reduzindo acoplamento e retrabalho;
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Operar e evoluir conectores para SaaS críticos (CRM tipo HubSpot/Salesforce, ITSM tipo Jira/ServiceNow, BI tools);
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Identificar e eliminar pontos de quebra entre sistemas que hoje exigem trabalho manual.
IA Privada — Inferência e Guard Rails
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Operar e otimizar inferência de modelos open-weight rodando em infraestrutura própria (GPU on-premise ou cloud privada);
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Implementar guard rails técnicos: filtros de input/output, detecção de PII, prompt injection defense, output validation;
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Construir pipelines de RAG sobre dados sensíveis sem que esses dados saiam do perímetro da empresa;
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Avaliar continuamente modelos: benchmarks internos, A/B testing, monitoramento de drift;
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Otimizar custo e latência de inferência: quantização, batching, KV cache, escolha de modelo por caso de uso.
Requisitos e qualificações
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Domínio sólido de Python (linguagem-padrão do ecossistema de IA) e pelo menos uma linguagem tipada compilada: Go ou Java;
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Experiência concreta construindo pipelines de RAG em produção, incluindo: ingestão, chunking, embeddings, vetorial store, reranking, avaliação;
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Vivência com frameworks de agente: LangChain, LangGraph ou equivalentes (CrewAI, Pydantic AI, Semantic Kernel);
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Conhecimento prático de MCP (Model Context Protocol) ou disposição declarada de aprender em curto prazo;
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Experiência em integração de sistemas corporativos: REST APIs, webhooks, message queues, ETL/ELT;
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Experiência com observabilidade: métricas, logs, traces (LangSmith, OpenTelemetry, ou stack equivalente);
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Git/GitHub maduros: code review, PRs estruturados, conventional commits.
Informações adicionais
Será considerado um diferencial:
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Fine-tuning supervisionado, RLHF ou DPO em modelos open-weight;
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Otimização de inferência: KV cache, quantização (GPTQ/AWQ/GGUF), tensor parallelism, RoPE para janelas longas;
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Arquiteturas avançadas: Mixture of Experts, multi-agent orchestration;
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NLP clássico: TF-IDF, N-gram, classificação supervisionada (útil para pré e pós-processamento de RAG);
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Containers e orquestração: Docker, Kubernetes;
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Frontend moderno (React, TypeScript) — não como atividade primária, mas para autonomia em entregar features ponta a ponta quando necessário;
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Object storage e bancos vetoriais (Ceph/S3, Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant).
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