Você vai liderar as decisões arquiteturais de IA da empresa, definindo como nossos agentes e sistemas com LLM operam em produção com confiabilidade, governança e custo previsível. Aqui arquitetura não é slide. É escolher padrões, trade-offs e mecanismos de controle que vão aguentar escala, cliente exigente e ambiente enterprise.
Você vai atuar lado a lado com founders e clientes para transformar problemas reais em sistemas de IA operáveis, mensuráveis e sustentáveis, do desenho à sustentação.
O que você vai fazer
Desenhar arquiteturas de LLMs + RAG + agentes para uso real (não só POC)
Definir estratégia de retrieval (indexação, chunking, re-ranking, roteamento por intenção) e memória (curta/longa, políticas de contexto)
Criar padrões de LLMOps: versionamento, evals, observabilidade, rollout, rollback, incident response
Estabelecer bibliotecas e frameworks internos (reuso, consistência, velocidade de entrega)
Definir guardrails: segurança, privacidade, LGPD, controle de acesso, auditoria e logs
Avaliar modelos e fazer otimização contínua de custo x qualidade x latência (roteamento, caching, fallback, compressão de contexto)
Mentorar engenheiros e elevar o nível técnico do time (arquitetura de referência, padrões, reviews)
O que esperamos
Histórico comprovado construindo sistemas de IA em produção (com métricas, incidentes e aprendizados)
Profundidade em RAG, embeddings e vector DBs (e clareza de quando NÃO usar)
Experiência com arquitetura de sistemas (APIs, eventos/filas, observabilidade, testes, segurança)
Vivência com deploy em cloud e ambientes enterprise (containers, CI/CD; K8s é diferencial)
Capacidade de transformar requisito de negócio em arquitetura implementável e defendível
Comunicação forte: você vai explicar trade-offs para time técnico e para executivo
Diferenciais fortes
Low-data / few-shot e estratégias para dado ruim, escasso ou sensível
Criação de frameworks internos e “padrões de fábrica” para agentes
Experiência com ambientes regulados, auditoria e governança avançada
Mentalidade de produto (valor contínuo e sustentação, não entrega pontual)
Capacidade de participar de reuniões em inglês e/ou espanhol (conversação e alinhamento técnico com cliente)
O que oferecemos
Autonomia técnica real e participação estratégica nas decisões
Projetos enterprise com impacto direto na operação do cliente
Time rápido, mão na massa, com espaço para criar padrão e legado técnico
Crescimento acelerado
Possibilidade de equity (dependendo do perfil e impacto)
⚡Para ter sucesso aqui, é importante que você:
Se sinta confortável atuando em ambientes com ambiguidade.
Que tem responsabilidade de produção e vai além de pesquisa isolada
Enxergue tecnologia como meio para resolver problemas de negócio, e não "treinar modelo como fim.")
Toma decisões considerando trade-offs entre qualidade, custo e prazo.
Trabalhe em uma empresa de IA aplicada a operação real. A gente constrói e opera agentes e automações que executam processos ponta a ponta dentro de empresas de médio e grande porte, integrados aos sistemas que já existem (ERP, CRM, atendimento, backoffice). Nosso foco é produção: confiabilidade, segurança, observabilidade e custo previsível, com impacto medido no dia a dia do cliente.
Aqui IA não é “demo” nem POC eterna. É engenharia de produto e operação, com governança e responsabilidade. Se você curte transformar ambiguidade em arquitetura e ver o que você fez rodando em escala, com métrica e dono, você vai se sentir em casa.
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