* Python sólido (assíncrono, tipagem, Pydantic ou similar).
* PHP sólidos conhecimentos com PHP para integração com a plataforma legada.
* LangChain (runnables/tools/callbacks).
* PostgreSQL (consultas, modelagem e performance).
* MCP (Model Context Protocol) entendimento de clientes/servers e integração com agentes.
Diferenciais (opcionais)
1. RAG de ponta a ponta (ingestão, chunking, recuperação e avaliação).
2. n8n (workflows, credenciais, error handling, automações).
3. Bancos vetoriais (ex.: Chroma, pgvector, Milvus, Pinecone) e boas práticas de indexação/recall.
4. Engines/orquestração de workflows de agentes (ex.: state machines, checkpoints).
5. Observabilidade/tracing de LLM (ex.: Langsmith, OpenTelemetry) e dashboards (ex.: Grafana).
6. Práticas de SRE em produção (metrics, logs, alertas) e logging estruturado.
7. Integração com serviços externos (ex.: BaaS, APIs de terceiros) e clientes HTTP assíncronos.
* Projetar e implementar pipelines de agentes e ferramentas com suporte multi-LLM (ex.: OpenAI, Anthropic, Google).
* Construir e manter serviços de API e integrações assíncronas (framework web moderno ex.: FastAPI/Flask/Django).
* Modelagem de dados e persistência em PostgreSQL; migrações e versionamento de esquema.
* Observabilidade de LLMs (tracing/metrics/logs) e instrumentação de performance.
* Testes automatizados e qualidade contínua (linters/formatadores/pytest).
* Segurança de APIs (auth, tokens/JWT, rate limiting, CORS) e deploy conteinerizado (ex.: Docker/K8s).
Sua missão será evoluir e manter APIs e fluxos de agentes LLM em produção, com foco em qualidade, observabilidade e eficiência de ponta a ponta.