Engenheiro(a) de IA / GenAI | LLM EngineerGenAI | Remota - 134497 (Alphaville -

Buscamos um(a) profissional para atuar na construção de produtos baseados em LLMs em ambiente produtivo , trabalhando em conjunto com o(a) Arquiteto(a) de Soluções GenAI . O profissional será responsável por transformar arquiteturas e definições técnicas em código robusto, testado, observável e pronto para produção , atuando diretamente no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial Generativa. Responsabilidades Desenvolvimento de Soluções GenAI Implementar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) ; Desenvolver agentes utilizando frameworks como LangGraph ; Construir chatbots e copilots baseados em LLMs; Integrar soluções de orquestração multi-modelo utilizando LiteLLM ; Implementar recursos como: Function Calling; Memória para agentes; Orquestração de agentes; Integração com múltiplos modelos de linguagem. Engenharia de Software Desenvolver soluções full-stack utilizando: Python; .NET/C#; React/TypeScript; Construir APIs robustas com suporte a: Streaming; Processamento assíncrono; Integrações entre sistemas; Aplicar padrões de resiliência, como: Circuit Breaker; Retry; Timeout; Atuar em soluções distribuídas e escaláveis. Qualidade e Operação Desenvolver e executar testes automatizados; Implementar avaliações de qualidade de LLMs ( LLM Evals ); Apoiar testes de regressão de modelos e prompts; Implementar observabilidade de soluções de IA; Monitorar indicadores como: Consumo de tokens; Latência; Custos de inferência; Atuar na identificação e resolução de problemas em produção. Colaboração Técnica Participar de Code Reviews; Contribuir para ADRs (Architecture Decision Records) ; Apoiar a construção de POCs e MVPs; Elaborar documentação técnica; Trabalhar em conjunto com o(a) Arquiteto(a) de Soluções GenAI e demais times técnicos. Requisitos e Qualificações Obrigatórios Experiência mínima de 4 anos em desenvolvimento de software ; Experiência mínima de 1 ano trabalhando com LLMs em soluções além de POCs ; Experiência prática com: LangChain; LangGraph; Implementação de soluções RAG; Conhecimento em Python ; Experiência com pelo menos uma das tecnologias: .NET/C#; React/TypeScript; Experiência em desenvolvimento full-stack; Conhecimento em APIs REST; Experiência com mensageria e processamento assíncrono; Noções de sistemas distribuídos; Experiência com pelo menos um provedor de nuvem: Azure; AWS; GCP; Experiência com CI/CD; Conhecimento em Docker; Experiência com pelo menos um provedor de LLM: Azure OpenAI; Amazon Bedrock; Vertex AI/Gemini; Claude; Conhecimento de Prompt Engineering aplicado; Experiência com Git; Vivência em times ágeis. Diferenciais Experiência com bancos de dados vetoriais, como: pgvector; Pinecone; Azure AI Search; Conhecimento em arquiteturas multiagente; Experiência com: CrewAI; AutoGen; Semantic Kernel; Conhecimento em MCP (Model Context Protocol) ; Experiência com observabilidade de LLMs: LangSmith; Arize; Conhecimento em frameworks de avaliação de LLMs: RAGAS; DeepEval; Experiência com: Guardrails; Proteção e tratamento de PII; Conhecimento em Kubernetes; Certificações em Cloud; Inglês avançado ou fluente, com boa conversação. Originally posted on Himalayas