Você é uma pessoa movida por dados, apaixonada por transformar desafios complexos em soluções inteligentes e tem brilho nos olhos ao ver o potencial da Inteligência Artificial?
Então queremos você para fazer parte dessa jornada!
Estamos procurando um talento para o nosso time.
Nossa missão é democratizar o marketing digital de alta performance para pequenas e médias empresas, e a IA é a chave para alcançarmos esse objetivo.
Se você é uma pessoa proativa, curiosa e com perfil back-end focado em Python ou Node.js, essa vaga é pra você!
Local
São Paulo - SP
Híbrido - 3 dias presenciais em São Paulo/SP e 2 dias remotos
Responsabilidades
- Projetar, desenvolver e manter agentes de IA, incluindo a gestão de ferramentas, memória, controle de diálogo e orquestração/graph;
- Implementar e otimizar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation), cuidando da ingestão, chunking, embeddings, busca vetorial e pós-processamento de dados;
- Integrar diferentes provedores de LLM, como OpenAI/Azure e Anthropic, via SDK ou REST;
- Construir APIs e serviços robustos (REST/GraphQL) utilizando Python (FastAPI) ou Node.js (Express/Nest);
- Projetar, operar e otimizar bancos de dados vetoriais (como Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ou pgvector) e bancos auxiliares (Postgres, Redis, S3);
- Garantir a qualidade e a performance das soluções, escrevendo testes automatizados, monitorando latência, custo, precisão das respostas e instrumentando logs para observabilidade;
- Cuidar da segurança das aplicações, incluindo gestão de chaves de API, mitigação de prompt injection, validação de ferramentas e tratamento de dados sensíveis (PII).
Requisitos
- Experiência profissional em desenvolvimento back-end com Python e/ou Node.js
- Experiência prática com LLMs e embeddings (OpenAI/Hugging Face) em projetos reais
- Vivência com ao menos um banco de dados vetorial (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ou pgvector)
- Conhecimento sólido em APIs (FastAPI/Express), versionamento com Git, testes automatizados e CI básico
- Experiência com bancos de dados relacionais (especialmente PostgreSQL) e cache (Redis)
- Inglês técnico para leitura e compreensão de documentações.
Diferenciais
- Conhecimento em RAG, incluindo tokenização, chunking, windowing, re-rank e busca híbrida
- Experiência com frameworks de orquestração como LangChain, LlamaIndex ou LangGraph
- Experiência com vetorização de documentos em escala (ingestão de PDFs, web scraping, OCR)
- Familiaridade com ferramentas de observabilidade para LLMs (LangSmith, Weights & Biases) e tracing distribuído
- Conhecimento em Cloud (AWS/GCP/Azure), Docker e IaC (Terraform)
Benefícios
- Vale-transporte
- Vale-refeição
- Plano de saúde
- Plano odontológico
- Seguro de vida
- Apoio psicológico
- Total Pass
- Auxílio Creche
- Convênio com o SESC
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