Staff Software Engineer I - AI

Responsabilidades • Desenvolver e arquitetar sistemas de agentes IA baseados em arquiteturas single e multi-agent. • Implementar protocolos de comunicação modernos, como Model Context Protocol (MCP) e Agent-to-Agent (A2A). • Dominar o ciclo de vida das informações para IA: desde estratégias como chunking, embeddings até a implementação de técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), reranking, query transformation. • Gerenciar a complexidade de ambientes multi-modelo. Avaliar e selecionar os melhores provedores com base em trade-offs de latência, contexto e custo. Padronizar o uso de frameworks de abstração para evitar lock-in. • Atuar como mediador técnico na definição de estratégias de IA para o portfólio de produtos. • Garantir a consistência arquitetural entre diferentes iniciativas, identificando oportunidades de componentização e reuso. • Atuar como um decisor em dilemas arquiteturais, promovendo a cultura de AI Engineering. • Conectar as capacidades técnicas da IA às dores reais das áreas de negócio. Estabelecer pipelines de LLMOps que incluam: • Ciclos rápidos de experimentação (A/B Testing de prompts/modelos) • Sistemas de feedback (Human-in-the-loop) • Monitoramento de métricas de negócio impactadas pela IA • Avaliação Sistemática (Evals) - Criação de datasets de teste e frameworks. Requisitos • Experiência sólida em engenharia de software, com um histórico comprovado de atuação em liderança técnica. • Capacidade de orientar decisões arquiteturais, mantendo um papel ativo e hands-on, elevando a qualidade técnica da equipe. • Habilidade em liderar projetos, assumindo responsabilidade pelo sucesso e eficiência das entregas em conjunto com os times. • Competência para atuar em atividades complexas, oferecendo segurança e qualidade nas entregas, além de contribuir para o planejamento técnico e identificação de riscos. • Aptidão para influenciar e mentorar membros da equipe, promovendo a eficácia nas entregas e atuando como mediador em conflitos. • Iniciativa para liderar melhorias nos processos com foco em eficiência, diagnosticando o desempenho por meio de métricas relevantes (ex: latência, bugs) e criando indicadores para a evolução tecnológica e de negócios. • Capacidade de criar e liderar comunidades técnicas, promovendo discussões ativas e facilitando encontros sobre soluções e inovações.