Description A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade. Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados. Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você! >> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro. Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas! Responsibilities Sobre a oportunidade Você vai construir a plataforma de agentes de IA da Guanabara e o ecossistema que distribui IA generativa governada à companhia. O princípio que rege tudo: a inteligência vem do modelo, mas a confiança vem da estrutura em volta dele — por isso o coração do sistema é uma camada semântica determinística ( Cube.js ) que impede o modelo de inventar números, somada a verificação e governança de ponta a ponta. Seus Desafios Orquestração de agentes — construir agentes com LangGraph no padrão Supervisor/ReAct, com memória de curto/longo prazo e estado durável (PostgresSaver). Camada semântica e RAG — evoluir a camada semântica determinística ( Cube.js ) e a recuperação semântica com Qdrant (busca vetorial re-ranking) que ancoram as respostas em dado real. Skills, subagentes e MCP — criar e versionar skills ( SKILL.md ), subagentes e ferramentas MCP (FastMCP) para o Claude Code, em fluxo spec-driven, conectando agentes a sistemas corporativos. Verificação e avaliação — manter o verificador (LLM-as-judge) e suítes de eval (offline/online) com amostragem de traces para pegar drift de qualidade. Plataforma de modelos — operar o gateway LiteLLM (Virtual Keys, budget, RBAC, roteamento multi-provider) otimizando custo e latência. Adaptação e serving de modelos — quando RAG e prompting não bastam, fazer fine-tuning supervisionado e PEFT (LoRA/QLoRA), quantização e destilação; servir modelos abertos/privados com vLLM e roteamento SLM↔LLM. Governança e segurança — aplicar guardrails de PII (Presidio), defesa contra prompt injection e observabilidade ponta a ponta (Langfuse). Você atua na fronteira entre IA e negócio, colaborando com as áreas de dados, engenharia e as operações que consomem os agentes. Prerequisites Stack & Ferramentas Agentes & estado: LangGraph, LangChain (Supervisor/ReAct), PostgresSaver Modelos & gateway: LiteLLM (multi-provider, Bedrock), Hugging Face Fine-tuning & serving: PEFT (LoRA/QLoRA), quantização, destilação, vLLM RAG & busca: Qdrant, re-ranking; GraphRAG/Neo4j sob demanda Conhecimento & tools: Cube.js (semantic layer), MCP/FastMCP, n8n Governança & eval: Presidio, Langfuse, LLM-as-judge, OpenTelemetry Harness & dev: Claude Code (skills, subagentes, CLAUDE.md ), Python/FastAPI O que Buscamos Essenciais Experiência construindo aplicações de IA generativa em produção (agentes ou RAG). • Python e design de APIs (FastAPI/FastMCP). Frameworks de agentes (LangGraph, LangChain) e function calling estruturado (Pydantic). RAG e vector databases (Qdrant ou similares). Gateways/roteamento de LLMs (LiteLLM) e o Model Context Protocol (MCP). Fine-tuning e adaptação de modelos: PEFT (LoRA/QLoRA), quantização e serving (vLLM). Autoria de skills e agentes para o Claude Code — central nesta posição. Diferenciais Camadas semânticas ( Cube.js ) como fonte de recuperação determinística. Fine-tuning avançado: instruction tuning, destilação, fine-tuning de embeddings e roteamento SLM↔LLM. Guardrails de PII (Presidio) e defesa contra prompt injection. Observabilidade e avaliação (Langfuse, LLM-as-judge, evals). GraphRAG / Neo4j como evolução híbrida sob demanda. Plataformas de automação (n8n) e integração com sistemas corporativos. Experiences Trabalho Remoto Tempo de Projeto: 6 meses, com possibilidade de extensão/internalização.