Desenvolvedor Lume/Agentes (n8n + Python + LLM)

Venha transformar **dados em economia para o varejo!** No NEO Estech, somos movidos por dados e inovação. **Iniciamos nossa jornada com projetos de eficiência energética e, ao longo dos anos, evoluímos até nos tornarmos referência em inteligência de dados para refrigeração e energia no varejo.** Hoje, com mais de 200 mil sensores ativos, entregamos resultados reais e mensuráveis para líderes de mercado. Nosso propósito? Transformar operações com inteligência de dados, promovendo eficiência, economia e sustentabilidade. Estamos em busca de um(a) **Desenvolvedor Lume/Agentes (n8n \+ Python \+ LLM)** para integrar nossa equipe da Digital Tech**.** Responsabilidades principais * Orquestração de agentes com n8n \+ nodes LangChain \+ integrações externas. * Criação e manutenção de \~20 tools customizadas que consultam APIs do NEO e executam ações. * Configuração de múltiplos LLMs com validação robusta e fallback entre providers. * Gestão de memória de conversação (PostgreSQL) e cache de sessão (Redis). * Construção e atualização de knowledge bases (RAG) por contexto de atendimento. * Implementação de logs/audit trail para cada decisão do agente (Supabase). * Melhoria contínua: analisar falhas, ajustar prompts, otimizar tool calls, criar fallbacks. * Documentação dos fluxos, padrões e limitações. Dia a dia * Construir e manter fluxos de agentes no n8n para o Lume (assistente IA da Estech). * Integrar múltiplos LLMs (Gemini, OpenAI, DeepSeek, Grok) com regras de negócio e validação. * Criar e manter tools customizadas que consultam APIs do NEO (ex: get\_energia, get\_chamados, get\_coolsense, get\_conectividade, cadastrar\_usuario, report\_clickup). * Implementar roteamento inteligente: direcionar conversas para agentes específicos por contexto (Jornada NEO, Mecalor, Digital Tech). * Manter knowledge bases (RAG) atualizadas para cada contexto de atendimento. * Integrar com Chatwoot (atendimento via WhatsApp e web chat) via webhooks. * Debug de falhas: input ruim, contexto insuficiente, tool call falhando, alucinação, memória inconsistente. * Documentar fluxos de forma curta e útil (o que entra, o que sai, quando escala para humano). Stack e conhecimentos Obrigatórios * **n8n** — obrigatório. Usamos em produção para orquestração dos agentes. * **Python** — forte. Essencial para refatoração futura de agentes n8n Python puro. * **Integração com APIs de LLM** — saber consumir múltiplos providers (OpenAI, Gemini, DeepSeek, Grok), configurar prompts, lidar com tokens e rate limits. * **Orquestração de agentes** — entender o ciclo: input validação decisão do LLM tool call output. * **Tool calling** — criar e manter tools customizadas que consultam APIs e executam ações (ex: buscar dados de equipamentos, criar chamados, consultar métricas). * **Prompt engineering aplicado** — não \\"prompt influencer\\", mas prompts que funcionam em produção com validação e fallback. * **Webhooks e integrações REST** — receber, processar e responder chamadas HTTP. * **Lógica de roteamento por contexto** — direcionar conversas para agentes diferentes baseado no perfil do usuário (ex: cliente varejo vs. cliente industrial vs. usuário interno). * **Memória de conversação** — persistir contexto entre mensagens usando banco de dados (PostgreSQL, Redis). * **Logs e rastreabilidade** — audit trail de cada decisão do agente (input decisão saída). * **n8n** — usamos em produção para orquestração de agentes (nodes de LangChain integrados). Desejáveis * **RAG (Retrieval\-Augmented Generation)** — construir e manter knowledge bases por contexto, embeddings (Mistral, OpenAI). * **Multimodal (imagem/áudio)** — integração de STT/TTS, streaming e upload de imagem. * **MCP (Model Context Protocol)** — padronizar tools e integrações externas. * **LLM as Judge** — avaliação automática de respostas e critérios de qualidade. * **Observabilidade de uso e custo** — dashboards, métricas e alertas de consumo. * **Chatwoot** — plataforma de atendimento que integra com os agentes via webhook. * **Laravel/PHP** — para integrar com o backend existente. * **MySQL/PostgreSQL/Redis** — queries, cache de sessão, memória de conversas. * **Supabase** — usado para armazenar dados de conversas e execuções. * **Conceitos de agentes autônomos** — LangChain, CrewAI, ou similares. Ferramentas * **LLMs:** OpenAI (GPT), Google Gemini, DeepSeek, xAI Grok, Mistral (embeddings) * **Multimodal:** STT/TTS (Whisper, Google Speech, ElevenLabs), upload de imagem, OCR * **Protocolos:** MCP (Model Context Protocol) * **Orquestração:** n8n com nodes LangChain (agents, tools, memory) * **Atendimento:** Chatwoot (WhatsApp, web chat) * **Produto:** NEO/Maestro (APIs de dados operacionais) * **Gestão:** ClickUp (tasks, reports) * **Código:** Git/GitHub, GitHub Copilot * **Dados:** PostgreSQL (memória de conversas), Redis (cache), MySQL, Supabase, InfluxDB * **Observabilidade:** Grafana * **Acesso:** SSH/VPN * **Comunicação:** Email/Office Escolaridade e formação * **Escolaridade:** Superior completo ou incompleto (cursando) — obrigatório. * Ciência da Computação Engenharia de Computação Sistemas de Informação Análise e Desenvolvimento de Sistemas Engenharia de Software **Local de trabalho**: Vinhedo **Modalidade de trabalho**: Híbrido **Modalidade de Contrato**: PJ