Ai engineer sr

Descrição: Requisitos Obrigatórios Context Engineering (principal skill) * Grounding avançado, estruturas multimodais e context windows complexos. * Prompt engineering robusto (roles, constraints, patterns). * Extração e priorização semântica de contexto. * Estratégias de contenção de hallucinations e quality loops (self\-verification/refinement). * Memory design (episodic, semantic, hybrid) e context compression. Engenharia de Software * Python 3\.11\+, arquitetura limpa, SOLID, testes e boas práticas. * REST, WebSockets, FastAPI (avançado). * Git, PR reviews, trunk\-based development. * Observabilidade (logs estruturados, tracing, métricas). LLMs * Orquestração de modelos em produção. * Alignment techniques (ToT, CoT, Constitutional AI, Safety Layers). * Model routing e avaliação de desempenho/custo/latência. Agentic Systems * Construção de agentes autônomos e multiagentes (LangGraph, Autogen, CrewAI). * Planejamento hierárquico, self\-correction e execução segura de ferramentas. Retrieval \& RAG * LlamaIndex, LangChain ou equivalentes. * Estratégias híbridas (vector \+ graph \+ keyword). * Grounding contextual dinâmico e mitigação de hallucinations. Bases Vetoriais \& Grafos * Weaviate, Pinecone, LanceDB, MongoDB Vector Search, Neo4j. * Schema design semântico e ingestão paralela. Cloud \& Infra * GCP (preferencial), ou AWS/Azure. * Vertex AI, Cloud Run, GKE, Pub/Sub. * Docker, CI/CD (GitHub Actions). * FinOps orientado a LLMs. Data Engineering \& Pipelines * ETL/ELT em Python (async/batch). * Processamento de PDFs, HTML e documentos multimodais. * Controle de fluxo, idempotência, backpressure. Diferenciais (Nice to Have) * Experiência com MCP (Model Context Protocol). * Experiência com agentes financeiros / fintech. * Modelos multimodais ou de áudio. * Contribuições open\-source em IA. * Conhecimento de mercado financeiro. Soft Skills * Pensamento sistêmico e orientação a produto. * Clareza de comunicação e autonomia. * Capacidade de abstração e tomada de decisão técnica. * Resiliência em ambientes de alta ambiguidade. Responsabilidades Projetar e implementar sistemas de IA utilizando arquiteturas modernas (LLMs, agentes autônomos, RAG, etc.). Desenvolver pipelines de dados estruturados e não estruturados, otimizando o contexto e o desempenho dos modelos. Garantir qualidade, segurança e observabilidade em sistemas de produção. Trabalhar em colaboração com times de produto, dados e engenharia para levar soluções de IA ao ambiente produtivo. Contribuir para a evolução técnica e estratégica das práticas de IA da empresa. 2511130202461866422