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Desenvolvedor(a) Backend Senior

Detalhes da Vaga:

Resumo da Posição

Você será responsável por desenhar a arquitetura de sistemas agênticos de alta complexidade para uma plataforma de busca conversacional de veículos, garantindo que os agentes não apenas funcionem, mas sejam resilientes, seguros, escaláveis e otimizados financeiramente em produção.

A posição exige forte capacidade de tomada de decisão técnica, definição de padrões arquiteturais, governança de soluções de IA e atuação como referência para o time de engenharia.

Principais Responsabilidades e Atribuições

Arquitetura Agêntica Avançada:

Projetar e evoluir fluxos de trabalho complexos utilizando Google Agent Development Kit (ADK).
Desenvolver arquiteturas com múltiplos agentes especializados (exploração, comparação, decisão e análise de inventário).
Definir padrões de comunicação entre agentes, gerenciamento de sessões, estado e memória de longo prazo utilizando técnicas de RAG, embeddings e busca vetorial.

Otimização e Escalabilidade:

Liderar iniciativas para redução de latência e custos de inferência (tokens).
Otimizar engenharia de prompts, streaming (SSE), estratégias de caching e utilização de modelos Gemini via Vertex AI.

Arquitetura de Dados:

Projetar os fluxos de dados que alimentam os agentes.
Definir estratégias de persistência utilizando DynamoDB (single-table design).
Projetar soluções de memória vetorial utilizando OpenSearch, visando maior precisão, performance e confiabilidade.

Execução Segura de Código:

Projetar e manter integrações de sandbox para execução segura de código gerado por agentes utilizando Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter, garantindo isolamento e segurança.

Governança, Observabilidade e LLMOps:

Definir métricas técnicas de qualidade dos agentes, como: Hallucination Rate; Faithfulness; Aderência a guardrails.
Construir dashboards, alertas e pipelines de avaliação (LLM-as-a-Judge) utilizando Datadog LLM Observability.

Segurança e Guardrails:

Implementar e evoluir mecanismos de segurança para aplicações de IA, incluindo:Guardrails de entrada e saída;
Redação de informações sensíveis (PII);
Políticas de acesso;
Boas práticas para IA em produção.

Mentoria Técnica:

Atuar como referência técnica para desenvolvedores Plenos e Juniores.
Realizar code reviews com foco em qualidade, segurança, arquitetura limpa e boas práticas para aplicações de IA.

Requisitos e Qualificações Técnicas

Sólido domínio de Python, incluindo programação assíncrona (asyncio), tipagem avançada, otimização de performance e gerenciamento moderno de dependências (uv ou Poetry).
Experiência no desenvolvimento e consumo de APIs RESTful e streaming (SSE), utilizando FastAPI (obrigatório) e Uvicorn.
Conhecimento consolidado em Engenharia de Software, aplicando boas práticas como Clean Code, testes automatizados (pytest e pytest-asyncio), Git e pipelines de CI/CD com GitHub Actions.
Experiência com frameworks de orquestração de agentes, como Google ADK, LangChain, LangGraph ou equivalentes, incluindo capacidade de customizar ou estender esses frameworks quando necessário. Diferencial: experiência prévia com Google ADK.
Experiência no consumo de LLMs por meio de provedores cloud, como Vertex AI/Gemini, Amazon Bedrock, OpenAI ou Anthropic, além de conhecimento em embeddings e arquiteturas baseadas em RAG.
Experiência em LLMOps e observabilidade para aplicações de IA, incluindo tracing distribuído, LLM Observability e avaliação de modelos. Diferenciais: Datadog LLM Observability, OpenTelemetry, Langfuse ou Arize.
Experiência com arquitetura em AWS, utilizando serviços como ECS/Fargate, API Gateway, Cognito e S3, além de Infraestrutura como Código (Terraform). Diferencial: experiência com Amazon Bedrock.
Conhecimento em bancos de dados NoSQL, especialmente DynamoDB (Single-Table Design), e soluções de busca ou armazenamento vetorial, como OpenSearch, pgvector ou similares.
Inglês avançado para conversação, leitura e escrita.

Diferenciais Desejáveis

Experiência com TypeScript e Next.js para colaboração em aplicações full-stack com streaming de interfaces orientadas por agentes.
Vivência com protocolos de UI generativa (A2UI ou similares).
Experiência com LiteLLM para chamadas de LLM.
Conhecimento em Feature Flags e rollout progressivo (OpenFeature ou similares).
Experiência com estratégias de deploy Blue/Green ou Canary em ambientes containerizados.

Soft Skills

Paixão por construir projetos do zero e estruturar processos em ambientes early stage.
Curiosidade: Desejo de ir além do escopo técnico, entendendo profundamente como o negócio funciona.
Colaboração: Excelente habilidade para atuar em squads multidisciplinares e compartilhar conhecimento técnico.

Benefícios Oferecidos