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Agentic ai developer - agentes de inteligência artificial

Guarapuava
Trutime
Anunciada dia 12 fevereiro
Descrição

Sobre a TRUTIME
A TRUTIME não está contratando um desenvolvedor.
Estamos abrindo espaço para alguém assumir controle de umsistema operacional de agentes autônomos, projetado para decidir e agir antes do mercado.
Enquanto 99% das empresas ainda usam IA para responder quando alguém chama, nós fazemos o oposto.
Nossos agentes iniciam.
Agem.
Executam.
O problema que atacamos é brutalmente simples: Empresas perdem dinheiro porque demoram em responder.
, demoram para decidir, demoram para agir.
E demora não escala.
A TRUTIME existe para substituir atraso por infraestrutura.
Com código rodando em produção.
O que você vai construir aqui
Aqui você não vai "experimentar IA".
Você vaioperar IA em ambiente real de negócio.
Na prática, você irá:
Construiragentes autônomos orientados a ação, (- conversa + ação)
Projetar sistemasright-time
Orquestrar agentes que operam 24/7 em canais reais (voz, WhatsApp, sistemas comerciais)
Definir arquitetura, limites de autonomia, fallback e controle de risco
Criar loops de decisão baseados em contexto, estado e prioridade
Ver seu códigocriar receita real, todos os dias
Na TRUTIME, seu código fala primeiro no mercado.
O NÍVEL:
O nível é alto e a responsabilidade também.
Autonomia é pré-requisito.
Se você é bom, isso vai te atrair.
Se você é excelente, isso vai te incomodar, até você participar.
Depois de entender quetempo é a única vantagem que não pode ser copiada, trabalhar na construção de qualquer outro tipo de sistema operacional não vai fazer sentido.
A TRUTIME NÃO É PARA TODO MUNDO.
É para quem vai construir algo que o mercado ainda não sabe pedir.
Stack e Arquitetura (o que esperamos que você domine ou saiba decidir)
Atuando comoespecialista em agentic commerce, o stack esperado gira em torno de:
LINGUAGENS E RUNTIME
Python(core de agentes, decisão, orquestração)
Node.js(integrações, tempo real, pipelines de comunicação)
Experiência com ambientes assíncronos e concorrentes
LLMs e IA
Anthropic / OpenAI API ou equivalentes (LLMs como motores cognitivos)
Prompting estruturado + function calling + tool usage
State management para agentes (memória curta, média e longa)
Avaliação e observabilidade de agentes (não só accuracy)
AGENTIC SYSTEMS
Orquestração multi-agente
Definição clara de autonomia, limites e exceções
Sistemas orientados a eventos e decisão
Design de fallback humano e degradação controlada
INFRA
APIs REST e/ou WebSockets
Cloud (AWS)
Serverless quando fizer sentido.
Stateful quando for necessário
Filas, jobs, retries, idempotência
DADOS E INTEGRAÇÕES
CRMs, ERPs, sistemas de vendas ou comunicação
Logs, métricas e rastreabilidade de decisão
Análise de performance baseada em impacto de negócio
O que diferencia um candidato forte
Já construiu algo queoperou sem supervisão constante
Entende que agente bom não é o que "fala bonito", é o que avança no pipeline de vendas
Consegue pensar arquitetura antes de código
Não tem apego dogmático a frameworks
Consegue discutir trade-offs entre velocidade, risco e impacto
Modelo de trabalho
Full-time
Remoto
Alta autonomia
Alta cobrança
Zero burocracia
Proximidade direta com estratégia de negócio.

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