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Responsibilities
- Desenhar e evoluir a arquitetura central da plataforma de agentes de IA, promovendo padronização, governança e reuso entre times da área de Tecnologia.
- Definir e evoluir arquiteturas de sistemas multiagentes.
- Operar e aprimorar o ponto único de acesso a modelos de linguagem, contemplando credenciais virtuais por aplicação, roteamento, fallback de credenciais, cache de prompts e atribuição de consumo por sistema e centro de custo.
- Desenvolver e manter o catálogo central de ferramentas para agentes baseado em MCP, viabilizando compartilhamento de capacidades sem integrações ponto a ponto.
- Construir e evoluir a camada de observabilidade da plataforma, incluindo tracking, métricas, logging, avaliação e auditoria dos agentes em produção.
- Desenvolver e manter a camada de RAG, contemplando ingestão de dados, embeddings, vetorização, estratégias de chunking, retrieval e rerank.
- Avaliar iniciativas de agentes de IA desenvolvidas pelos times, identificando padrões de comportamento, interações e requisitos de orquestração.
- Internalizar componentes estratégicos da plataforma, promovendo maior controle, governança e consistência do ecossistema.
- Desenvolver MVPs estruturantes, incluindo templates de agentes, padrões de documentação, ferramentas de monitoramento, protocolos de observabilidade e contextos reutilizáveis para assistentes de código.
- Automatizar processos da plataforma, incluindo emissão de credenciais, concessão de permissões, registros declarativos e versionados de servidores de ferramentas e geração automática de catálogos.
- Definir e implementar mecanismos de segurança e privacidade, incluindo mitigação de prompt injection, mascaramento de dados sensíveis e controles de auditoria.
- Atuar como referência técnica em IA aplicada, apoiando decisões arquiteturais em diferentes áreas da companhia.
- Conduzir processos de tomada de decisão técnica, avaliando alternativas, trade-offs e registrando definições em RFCs e ADRs.
- Desenvolver e orientar profissionais de engenharia por meio de mentoria técnica, revisão de arquitetura e disseminação de boas práticas.
Requirements
- Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
- Experiência consolidada em desenvolvimento de software em ambientes de alta complexidade.
- Experiência com Java e frameworks como Spring Boot e/ou Quarkus.
- Experiência em arquitetura de sistemas distribuídos, escaláveis e de alta disponibilidade.
- Experiência na construção e operação de plataformas compartilhadas utilizando Kubernetes, containers, Infraestrutura como Código (IaC), CI/CD e GitOps.
- Conhecimento avançado em arquiteturas e operações de modelos de linguagem (LLMs).
- Experiência com gateways de LLMs, incluindo roteamento, controle de consumo, credenciais virtuais e gestão de provedores em cloud.
- Experiência com MCP sobre JSON-RPC 2.0, incluindo construção e integração de servidores de ferramentas.
- Conhecimento em gestão de identidade, autorização, credenciais, cofres de segredos, expiração e revogação de acessos.
- Vivência prática com agentes de IA, orquestradores e frameworks como LangChain, LlamaIndex, Spring AI ou similares.
- Experiência em avaliação e monitoramento de modelos de IA em produção.
- Conhecimento em técnicas de avaliação de modelos utilizando LLM-as-a-judge, validações determinísticas e métricas de qualidade.
- Experiência em definição de golden sets, experimentação controlada, análise de regressão e automação de validações em pipelines CI/CD.
- Experiência com OpenTelemetry, observabilidade, métricas e distributed tracing.
- Conhecimento em embeddings, vetorização, RAG e técnicas de rerank.
- Experiência com Prompt Engineering e estratégias como few-shot prompting, chain-of-thought e testes A/B.
- Conhecimento em segurança aplicada à IA, incluindo mitigação de prompt injection.
- Experiência com cloud computing em AWS.
- Experiência com PostgreSQL em ambientes de plataforma.
- Conhecimento em desenvolvimento de contextos reutilizáveis para assistentes de código.
