Dev Python PlSr / AI Engineer

Área e especialização profissional: Informática, TI, Telecomunicações - Programador / Desenvolvedor Nível hierárquico: Analista Número de vagas: 2 Lugar de trabalho: São Paulo, SP Regime de contratação de tipo Prestador de Serviços (PJ) Jornada Período Integral Modelo: PJ - Hibrido - 3x presencial Local: Itaim Bibi São Paulo, SP.

Segmento: Gestor de Investimentos / Fintech Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA para assumir e evoluir sistemas baseados em LLMs (com experiência) que já rodam em produção no núcleo de produtos de crédito e planejamento patrimonial da gestora. Não é um "playground" de protótipos: é IA tomando decisões em um ambiente estritamente regulado, onde cada resposta precisa ser rastreável, defensável e auditável.

O desafio central é migrar de arquiteturas de prompts encadeados para agentes autônomos, criando do zero a infraestrutura de avaliação contínua (Evals) para garantir escala sem regressão silenciosa.

Responsabilidades

Construção de Agentes Autônomos: Criar e evoluir agentes ponta a ponta (internos e para clientes finais) operando com human-in-the-loop quando exigido pela regulação. Propriedade do Ciclo Completo (E2E): Ser o dono da aplicação abordando prompt engineering, tool calling, memória, guardrails, observabilidade e debugging em produção.

Extração Documental Estruturada: Expandir a leitura inteligente de PDFs (extratos, IRPF, matrículas) com saída tipada e rastreável até a página de origem. Infraestrutura de Avaliação (Evals): Desenvolver testes probabilísticos, casos-ouro e regressão em CI/CD que funcionem como gate de release.

Otimização de Custos e Latência: Projetar soluções eficientes financeiramente, onde o custo computacional ( por mensagem/análise) é uma restrição crítica de design. Integração de Sistemas: Conectar LLMs com APIs, bancos de dados, Open Finance e provedores via MCP, RAG e workflows.

Requisitos Obrigatórios: Engenharia de Software Sólida em Python: Domínio absoluto de arquitetura de código (Stack: FastAPI, AWS, Claude via Bedrock). Vivência com CI rigoroso, tipagem restrita (mypy strict) e ruff. Experiência Real com LLMs em Produção: Bagagem prática com agentes, tool calling, RAG e guardrails rodando em ambiente real.

Testes e Avaliação Probabilística (Filtro Essencial): É inegociável ter experiência com testes de sistemas de IA. Se a estratégia for "inspeção manual", não é o perfil. Fluência em IA como Multiplicador de Código: Uso avançado e crítico de ferramentas como Cursor, Copilot ou Claude Code para acelerar o desenvolvimento.

Rigor em Ambiente Regulado: Maturidade para atuar onde a IA não decide sozinha e as restrições (CVM/LGPD) balizam a arquitetura.

Diferenciais

Conhecimento em Frameworks e Protocolos: MCP em produção, LangGraph, Claude Agent SDK e uso avançado de APIs (Anthropic/OpenAI). Dados e Parsing: Bancos vetoriais (pgvector), embeddings, busca semântica e OCR/parsing documental em escala. Infraestrutura: AWS, Terraform (IaC), métricas de LLM. Domínio de Negócio: Experiência prévia em mercado financeiro, wealth management, crédito ou fintechs.