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Tech lead - engenheiro(a) de agentes de ia

Suzano
Netvagas
Anunciada dia 8 setembro
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QUEM NOS INSPIRA?Alguém que acredite em nossos valores;Com iniciativa;Perfil analítico;Que proponha ideias e soluções.O QUE A SUZANO ESPERA DE VOCÊ?Graduação em Engenharia, Ciência/Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;Pós-graduação/MBA em Engenharia de Software, Analytics, Arquitetura de Soluções ou Transformação Digital (desejável);Experiência em engenharia de software/integrações, construindo soluções com LLMs/agentes em produção;Proficiência em Python, APIs (REST/GraphQL);Domínio de prompt engineering e templates por tarefa, com versionamento e testes;Conhecimento de vector databases/busca semântica e instrumentação de telemetria (logs, métricas, tracing);Vivência com LangChain/LangGraph, CrewAI/AutoGen e avaliação de LLMs (RAGAS/DeepEval);Práticas de segurança e LGPD, guardrails e detecção de anomalias;Comunicação clara com áreas de negócio e TI; habilidade de traduzir requisitos em soluções escaláveis.Imprescindível Inglês avançadoSERÁ CONSIDERADO COMO UM DIFERENCIAL:GCP (Vertex AI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery/BigQuery Vector Search) e Infra as Code (Terraform);Experiência prática com RAG (pipelines de indexação, embeddings, re-ranking) e fine-tuning leve (quando aplicável);Experiência com monitoramento de agentes (LangSmith/Arize Phoenix/OpenTelemetry) e feature stores/catálogo de dados;Noções de UI/UX para desenhar interações claras e acessíveis; Power BI para apoiar análises de performance de agentes.DADOS:GS 16Local: Suzano/SP (atuação hibrida, sendo obrigatório 2x por semana)Inscrições até: 10/09/2025O QUE VOCÊ VAI FAZER?Arquitetura de agentes: Definir design modular (percepção raciocínio ação), seleção de frameworks e padrões de contexto/ memória;Desenvolvimento e integração: Implementar agentes em Python, conectando-os a SAP HANA e ServiceNow (REST/GraphQL, OAuth2/JWT, webhooks);RAG e/ou fine-tuning: Decidir abordagem, orquestrar pipelines de recuperação (indexação, embeddings, relevância) e treinos leves (LoRA/PEFT) quando necessário;Prompt engineering: Criar templates robustos por papel/tarefa, com instruções, exemplos, políticas e guardrails;Avaliação e testes: Definir métricas (ex.: precisão, latência, custo/chamada, CSAT), testes A/B, avaliações automatizadas e benchmarks periódicos;Observabilidade: Monitorar, testar e ajustar comportamento com logs estruturados, tracing e alertas; conduzir RCA e correções rápidas;Segurança e compliance: Implementar políticas contra prompt-injection, PII redaction, controle de acesso e trilhas de auditoria (LGPD);Performance & FinOps: Otimizar custo, desempenho e disponibilidade (caching, batching, retries, timeouts, circuit breakers);Documentação & enablement: Documentar e disseminar boas práticas; conduzir sessões de handover e treinamento para squads;UX de agentes: Colaborar com UI/UX para garantir clareza de respostas, transparência e feedback loop do usuário.
#J-18808-Ljbffr

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