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Ai engineer (agents & decision systems)

São Paulo (SP)
Kstack
Anunciada dia 28 maio
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São Paulo/SP | Híbrido (3x presencial) Estamos em busca de uma referência técnica para liderar a construção e evolução de agentes de IA em produção, com foco em eficiência operacional, automação governada e decisões orientadas por dados com rastreabilidade e impacto mensurável. Responsabilidades e atribuições Atuação como responsável técnico pelo ciclo completo: especificação, build, testes integrados, homologação, deploy, operação assistida, expansão de acesso e adoção, além de evoluções versionadas via CI/CD. Também será responsável por: Definir padrões de arquitetura e diretrizes técnicas Estruturar observabilidade e práticas de FinOps Criar componentes reutilizáveis entre squads ✅ Requisitos e qualificações Python avançado (pytest, Pydantic, async) SQL Experiência prática com GCP em produção (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Apigee e serviços correlatos) Orquestração de agentes, avaliação e observabilidade RAG: embedding, chunking e avaliação de retrieval Integrações com sistemas corporativos via APIs, webhooks e serviços REST Gestão de ambientes (dev, homologação e produção) com controle de identidade e credenciais Planejamento de entregas com processos de mudança (ITIL/GMUD) e SLAs de times de plataforma Capacidade comprovada de documentação técnica estruturada (ADRs, C4 Level 2, UML) Atuação em ambientes com requisitos de segurança, proteção de dados e auditabilidade regulatória Perfil esperado Visão de motor de decisão (não apenas modelo de IA): contratos entre componentes, regras determinísticas, guardrails e quality gates Capacidade de atuar do upstream ao downstream, com entregas incrementais e geração contínua de valor Mentalidade de produção real: tratamento de exceções, fallbacks, HITL (human-in-the-loop) e escalabilidade desde o design Forte accountability por resultado, com foco em mensuração de impacto Comunicação executiva: traduzindo técnico em impacto de negócio (riscos, responsáveis e prazos) ⭐ Diferenciais Certificação GCP (principalmente arquitetura) Segurança em cloud: IAM, OAuth, gestão de credenciais e controle de acesso Integrações Microsoft (Graph API, MS365 E5) Experiência em bancos, fintechs ou ambientes regulados (ITIL/GMUD ágil) Práticas de FinOps aplicadas a workloads de IA

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