AI Engineer Sênior - REMOTO

A Verity está buscando novos talentos!

Somos uma boutique para modernização e aceleração digital e buscamos AI Engineer para fazer parte dessa jornada. Esta posição exige um profundo entendimento das melhores práticas de desenvolvimento de software e implantação em nuvem.

Responsabilidades e atribuições

Objetivo do Papel​

Desenvolver, evoluir e manter agentes de IA com foco em execução prática, performance e geração de valor para o negócio.​

Atuar de forma hands-on na construção de agentes, seguindo arquiteturas modernas e padrões definidos pelo time técnico.​

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Responsabilidades Principais​

Garantir a inteligência e precisão do agente, desenvolver técnicas de Prompt Engineering, implementar arquiteturas RAG (Busca Semântica) e bancos de dados vetoriais. ​

Implementar agentes de IA utilizando Python como linguagem principal.​

Desenvolver fluxos de orquestração e controle de estados com LangChain e LangGraph.​

Aplicar arquiteturas de agentes baseadas em MCP (Model Context Protocol), garantindo modularidade e padronização ou A2A.​

Construir integrações com sistemas, APIs e fontes de dados internas.​

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Atuação Técnica (Hands-on)​

Desenvolver prompts, ferramentas e cadeias de decisão para agentes.​

Implementar mecanismos de memória, contexto e recuperação de informações.​

Trabalhar com bancos de dados vetorizados para busca semântica e contextualização.​

Atuar em testes, validações, debugging e melhoria contínua dos agentes.​

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Arquitetura e Boas Práticas​

Seguir padrões arquiteturais definidos pelo Líder Técnico de IA.​

Garantir qualidade, performance e confiabilidade dos agentes.​

Contribuir para a evolução da arquitetura e reutilização de componentes.​

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Integração com Time e Produto​

Trabalhar em conjunto com o Líder Técnico de IA e o Lider do Projeto.​

Apoiar a viabilização dos casos de uso definidos com o cliente interno.​

Ajustar os agentes com base em feedback, métricas de uso e evolução contínua.​

Python para desenvolvimento de agentes de IA.
Prompt Engineering para otimização de respostas, raciocínio e precisão dos agentes.
LangChain e LangGraph para orquestração de fluxos, controle de estados e tomada de decisão.
Arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para busca semântica e recuperação de contexto.
Bancos de dados vetorizados (ex.: Pinecone, Weaviate, FAISS, Chroma ou similares).
Arquiteturas de agentes baseadas em MCP (Model Context Protocol) e/ou A2A (Agent-to-Agent).
Integração com sistemas e APIs (REST, autenticação, fontes de dados internas).
Testes, debugging e validação técnica de agentes em ambientes de desenvolvimento e produção.
Monitoramento de performance e confiabilidade dos agentes.

Benefits