Responsabilidades Desenvolver e manter aplicações que utilizem modelos de linguagem generativos (LLMs). Criar pipelines e automações com LangGraph, LangChain e FastAPI. Implementar e otimizar integrações com APIs de IA, incluindo OpenAI, Anthropic, Mistral ou similares. Trabalhar com bancos de dados SQL Server ou SQL em nível básico para integração e persistência de dados. Colaborar com o time de dados e machine learning na criação, teste e deploy de agentes inteligentes. Criar e evoluir chatbots independentes e autônomos, com capacidade de raciocínio e execução de ferramentas e tarefas. Automatizar processos e fluxos com ferramentas como n8n (desejável). Conhecimentos de visual scripting para construir fluxos complexos e modulares de IA. Requisitos Python - domínio na linguagem e principais bibliotecas (essencial). LangGraph / LangChain - experiência comprovada em criação de pipelines e agentes (essencial). Integrações com APIs LLM - domínio no uso de APIs de modelos generativos (essencial). Machine Learning - conhecimentos em fundamentos e práticas de ML. FastAPI - experiência em desenvolvimento de APIs. SQL Server / SQL - conhecimento básico para consultas e integrações. Modelos generativos - familiaridade com LLMs, embeddings e vetorização de dados. Familiaridade com visual scripting - desejável para modelagem visual de fluxos de IA. n8n diferencial para automação de fluxos de trabalho. Diferenciais Experiência com vetorização de dados e RAG (Retrieval-Augmented Generation). Não obrigatório mas interessante saber Conhecimento em Docker, GIT ou CI/CD. (Altamente recomendado) Projetos open source ou portfólio com exemplos de uso de agentes e chatbots inteligentes.