Pessoa Desenvolvedora Fullstack "IA"

Chegou a oportunidade de impactar a indústria automobilística usando tecnologia. Se você é um(a) dev fullstack com experiência criar e manter aplicações com IA generativa, queremos conhecer você! Você terá a chance de trabalhar na indústria 4.0 de ponta a ponta: da integração com LLMs no backend até a interface usada pelas áreas de negócio junto das ferramentas de AI. Nosso time é multidisciplinar e você trabalhará junto com produto, dados e segurança da informação.

Responsibilities

• Criar e manter APIs e serviços de backend que integram modelos de linguagem (LLMs) com os sistemas corporativos.
• Implementar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation), incluindo ingestão, chunking, embeddings e busca vetorial.
• Criar agentes e fluxos de tool use / function calling que se conectam com APIs internas e bases de dados.
• Criar interfaces web que funcionem bem para interações com IA: streaming de respostas, feedback do usuário e tratamento de erros.
• Definir e aplicar práticas de avaliação de modelos (evals), observabilidade, controle de recursos e latência.
• Garantir segurança e conformidade: proteção de dados (LGPD), prevenção de prompt injection, controle de acesso e trilhas de auditoria.
• Desenvolver os testes necessários para cada caso.
• Documentar soluções e compartilhar conhecimento com o time.

Requirements

• Experiência com desenvolvimento de software com atuação comprovada.
• Domínio de Python e/ou TypeScript/Node.js no backend.
• Experiência com frameworks frontend modernos (React, Next.js ou similar).
• Experiência prática integrando APIs de LLMs (ex.: Anthropic Claude, OpenAI, AWS Bedrock) em aplicações em produção.
• Conhecimento de engenharia de prompts e RAG.
• Experiência com APIs REST, bancos relacionais, não relacionais e mensageria.
• Vivência com cloud (AWS, Azure ou GCP), containers (Docker) e CI/CD.
• Boas práticas de engenharia: testes automatizados, code review, versionamento com Git.
• Inglês Intermediário a Avançado.

Diferenciais

• Conhecimento e uso bancos vetoriais (ex.: pgvector, Pinecone, OpenSearch).
• Experiência com frameworks de agentes e orquestração (ex.: Claude Agent SDK, LangGraph, LlamaIndex) e com MCP (Model Context Protocol).
• Experiência com ferramentas de avaliação e observabilidade de LLMs (ex.: Langfuse, LangSmith, Arize).
• Kubernetes e infraestrutura como código (Terraform).
• Integração com sistemas corporativos (SAP, Salesforce, ServiceNow).
• Experiência no setor automotivo ou de manufatura.

Competências comportamentais

• Foco solução: do protótipo à produção.
• Curiosidade e aprendizado contínuo em um campo que muda rápido.
• Consegue explicar temas técnicos para públicos não técnicos.
• Pensamento crítico sobre limitações e riscos da IA.
• Trabalhar colaborativamente com o time.