Estamos em busca de um AI Engineer para atuar na evolução da plataforma, com foco na construção de sistemas inteligentes baseados em LLMs, agentes e bases de conhecimento.Essa pessoa fará parte do time de engenharia e será responsável por desenvolver soluções de IA aplicadas ao produto, integrando modelos de linguagem com dados reais, sistemas internos e fluxos de negócio.Nosso objetivo é construir uma plataforma orientada a inteligência artificial, com uso de RAG, agentes e múltiplas bases de conhecimento (relacionais, vetoriais e grafos), aplicadas a contextos educacionais e corporativos.Não buscamos um perfil acadêmico ou focado em treinamento de modelos. Buscamos alguém que saiba transformar IA em produto real.O que você vai fazer:Desenvolver funcionalidades baseadas em LLMs integradas à plataforma Projetar e implementar sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) Estruturar e evoluir bases de conhecimento (dados estruturados, vetoriais e grafos) Construir e orquestrar agentes e fluxos de execução (tools, multi-agents, etc.) Integrar IA com sistemas existentes (APIs, banco de dados, serviços internos) Trabalhar na qualidade das respostas (avaliação, melhoria contínua, contexto) Otimizar custo, latência e performance das aplicações de IA Colaborar com o time de engenharia na evolução da arquitetura da plataformaO que você precisa ter:Experiência prática com uso de LLMs (OpenAI, Anthropic ou similares) Experiência com construção de RAG e uso de embeddings Experiência com integração de IA em aplicações reais (não apenas protótipos) Conhecimento em APIs, backend e integração entre sistemas Capacidade de estruturar e trabalhar com diferentes tipos de dados Experiência com debugging e evolução de sistemas em produção Mentalidade de engenharia (performance, custo, confiabilidade)Stack e Tecnologias (IA e Dados):LLMs e APIs de IA (OpenAI, Anthropic ou similares) RAG (Retrieval-Augmented Generation) Bases vetoriais (pgvector, Pinecone, Weaviate ou similares) Bases de grafos e conhecimento (Neo4j ou similares) Orquestração de agentes (LangChain, LlamaIndex, Agno ou abordagens próprias) Integração com APIs e serviços internos Backend para orquestração (Node.js, Python ou PHP)O que é um diferencial: Experiência com sistemas de múltiplos agentes (multi-agent systems) Experiência com modelagem de conhecimento (ontologias, grafos, relações) Experiência com pipelines de dados para IA Experiência com avaliação e melhoria de respostas de LLM Experiência com otimização de custo e performance em aplicações com IA Experiência com produtos educacionais, LMS ou EdTe