Especialista em IA Generativa, LLMs e Agentes de IA
PROA.AI · São Paulo, São Paulo, Brazil
**O desafio** Procuramos um profissional que domine, na prática, o desenvolvimento de soluções baseadas em LLMs e arquiteturas agênticas ( *\*Agentic AI\** ). Essa pessoa será responsável por projetar e implementar agentes de IA, fluxos de execução, sistemas multiagentes e soluções que combinem modelos de linguagem, ferramentas, APIs, bases de conhecimento e bancos vetoriais. Esperamos alguém que saiba escolher as abordagens técnicas adequadas para cada problema, experimentar diferentes modelos e frameworks, desenvolver soluções de ponta a ponta e utilizar ferramentas modernas de desenvolvimento assistido por IA, especialmente o Claude Code, para aumentar a produtividade sem comprometer a qualidade do código. **\#\# Principais responsabilidades** * Projetar e desenvolver agentes de IA capazes de interpretar objetivos, planejar etapas, utilizar ferramentas e executar tarefas. * Construir soluções agênticas (\*Agentic AI\*) e arquiteturas multiagentes, incluindo coordenação entre agentes especializados, delegação de tarefas e orquestração de fluxos. * Desenvolver aplicações com LLMs de diferentes provedores, avaliando modelos, capacidades, desempenho, custos e qualidade das respostas. * Aplicar técnicas avançadas de engenharia de prompts, estruturando instruções, contexto, saídas, restrições e mecanismos de validação. * Desenvolver soluções de RAG (\*Retrieval\-Augmented Generation\*), incluindo ingestão e preparação de documentos, embeddings, recuperação semântica, busca híbrida e reordenação de resultados quando necessário. * Implementar soluções utilizando LangChain, LangGraph e frameworks equivalentes para orquestração de agentes e pipelines de IA. * Trabalhar com bancos vetoriais, para armazenamento e recuperação contextual de informações. * Desenvolver APIs e integrações entre agentes de IA e sistemas corporativos, como CRMs, ERPs, plataformas de atendimento e serviços externos. * Utilizar o Claude Code de forma avançada para acelerar o desenvolvimento, explorar bases de código, implementar funcionalidades, executar testes, depurar problemas e revisar soluções. * Implementar estratégias de memória, gerenciamento de contexto, persistência de estado e recuperação de informações para agentes. * Criar mecanismos de avaliação e testes para medir a qualidade, consistência, confiabilidade e desempenho das soluções. * Implementar tratamento de erros, limites de execução, controle de permissões e mecanismos de segurança para evitar ações indevidas dos agentes. **\#\# Requisitos obrigatórios** * Experiência prática no desenvolvimento de soluções com IA generativa e modelos de linguagem (LLMs). * Domínio de Python ou Node.JS aplicado ao desenvolvimento de aplicações, integrações e soluções de IA. * Experiência comprovada na construção de agentes de IA e soluções agênticas, indo além do uso básico de APIs de LLMs. * Conhecimento de arquiteturas multi\-step e multiagentes, incluindo uso de ferramentas, controle de fluxo e orquestração. * Experiência com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes. * Conhecimento sólido de engenharia de prompts e técnicas para melhorar a qualidade e a confiabilidade das respostas. * Experiência prática com RAG, embeddings, busca semântica e recuperação contextual de informações. * Conhecimento de bancos vetoriais e seus mecanismos de indexação e consulta. * Experiência com consumo e desenvolvimento de APIs REST, integração entre sistemas e tratamento de erros. * Conhecimento de bancos de dados relacionais ou não relacionais. * Experiência com Git, testes e boas práticas de desenvolvimento de software. * Capacidade de utilizar ferramentas de desenvolvimento assistido por IA para produzir, testar, depurar e manter código de qualidade. **\#\# Diferenciais** * Domínio do Claude Code, incluindo uso eficiente de contexto, planejamento de tarefas, execução de testes, revisão de código e fluxos de trabalho com múltiplos agentes. * Experiência com AWS e serviços como Bedrock, Lambda e S3\. * Conhecimento de protocolos e padrões de integração para agentes, como MCP (\*Model Context Protocol\*). * Experiência com avaliação de LLMs, observabilidade, tracing e monitoramento de agentes.