[Job- 29774]Sênior, AI Engineer Agentic SDLC, Brazil

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.

Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.

Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.

Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

Buscamos um Engenheiro de IA com sólido background em desenvolvimento backend para projetar, implementar e escalar soluções baseadas em Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs). Você será responsável por construir a ponte entre modelos de IA de última geração e sistemas corporativos robustos, garantindo que nossos Agentes de IA sejam eficientes, seguros e integrados via APIs de alta performance.

Responsabilidades e Atribuições

Construção de APIs: Desenvolver e manter microsserviços robustos em Python e Java para servir capacidades de IA. Orquestração e Integração: Configurar e gerenciar o fluxo de dados entre o backend e API Gateways (Apigee ou AWS API Gateway). Ciclo de Vida de IA (AIOps): Implementar práticas de AIOps para monitoramento de modelos em produção, garantindo observabilidade, tratamento de alucinações e métricas de custo/performance. Desenvolvimento de Agentes: Projetar e implementar agentes de IA autônomos e fluxos de trabalho complexos utilizando LangChain ou frameworks similares. Otimização de LLMs: Aplicar técnicas de Prompt Engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e estratégias de fine-tuning quando necessário. Arquitetura de Dados: Garantir que as integrações de backend suportem o processamento de dados em tempo real para alimentar contextos de IA.

Diferenciais

Conhecimento em bancos de dados vetoriais.

Experiência com frameworks de avaliação de LLMs (Ragas, TruLens).

Vivência em arquiteturas orientadas a eventos (Kafka, RabbitMQ).

Certificações em nuvem (GCP, AWS)

Capacidade de decompor problemas complexos em agentes e tarefas menores. Habilidade para explicar limitações e capacidades de IA para stakeholders não técnicos.

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