AI Developer Especialista

Nosso propósito é criar tecnologias que desafiam as melhores do mundo e mudam o jogo para nossos clientes. Por isso, buscamos profissionais que desejam fazer parte de uma cultura pautada pela excelência e inovação. Se você se identifica com um ambiente de trabalho colaborativo e movido por curiosidade, venha construir o futuro da tecnologia conosco.

Valorizamos o crescimento contínuo dos zuppers, incentivando cada pessoa a trilhar caminhos que impulsionem sua evolução profissional. 

[Insira aqui um texto de explicação sobre o desafio da posição/projeto onde essa pessoa irá atuar]

O que você fará por aqui

• Definir a visão arquitetural de longo prazo e os padrões de engenharia de IA para produtos sistêmicos de alta criticidade.

• Evangelizar, desenhar e estruturar o ecossistema cross-teams de desenvolvimento nativo de IA (práticas escaláveis de SDD, Intent Development e Harness Engineering).

• Garantir a governança técnica e econômica de modelos de IA, gerenciando os trade-offs complexos entre custo de tokens, latência, segurança (guardrails corporativos) e privacidade de dados.

O que esperamos que você saiba

• Experiência comprovada com IA generativa e conhecimento profundo em LLMs (Claude, GPT, Gemini, etc.) para desenvolvimento de assistentes virtuais e processamento de linguagem natural (NLP).

• Domínio em desenvolvimento backend avançado (Python ou ecossistemas similares), microsserviços, arquiteturas orientadas a eventos e governança completa em ambientes cloud AWS (ECS, segurança e observabilidade).

• Construção e orquestração de agentes utilizando frameworks code-first (Deep Agents, LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, Strands, CrewAI, Autogen ou similares) e workflows multi-step/multi-agent com function calling e saídas estruturadas.

• Vector databases e embeddings para manipulação eficiente de dados e representação semântica, além de familiaridade com RAG (Retrieval-Augmented Generation) e suas variações (ex: GraphRAG).

• Engenharia de prompts e context engineering, além de benchmarking de modelos e estratégias avançadas de avaliação automática (monitoramento, precisão, groundedness).

• Desenvolvimento nativo de IA e Code Agents, sabendo interagir, guiar e auditar agentes autônomos de codificação.

• Práticas de SDD (Spec-Driven Development) e Intent Development, traduzindo intenções de negócio em contratos arquiteturais robustos para IA e minimizando a geração humana de código.

• Harness Engineering corporativo e esteiras de CI/CD para validação semântica contínua de agentes de codificação.

• Desenvolvimento e design de frameworks, bibliotecas ou plataformas internas de engenharia de IA para uso escalável por outros times de desenvolvimento.