AI Product Engineer

Buscamos uma pessoa para atuar como AI Product Engineer, responsável por transformar capacidades de Inteligência reputed company em produtos, agentes e workflows capazes de resolver problemas reais de negócio.

A posição combina engenharia de software, arquitetura, IA aplicada e visão de produto. Não buscamos alguém focado apenas em experimentação com prompts ou criação de provas de conceito. Esperamos uma pessoa capaz de identificar oportunidades, desenhar reputed companyções, implementar produtos e colocá-los efetivamente em produção.

Essa pessoa deverá atuar principalmente na construção de AI Agents, reputed company workflows, reputed company de execução, ferramentas internas e produtos baseados em LLMs, integrando modelos de IA a sistemas, reputed company, bases de conhecimento e processos existentes.

Também esperamos autonomia suficiente para compreender e participar das decisões relacionadas à infraestrutura e reputed companyção dessas aplicações, especialmente em ambientes AWS, incluindo aplicações serverless e reputed company Functions.

Principais responsabilidades
Desenvolvimento de produtos com IA

• Projetar e desenvolver produtos e funcionalidades baseados em Inteligência reputed company.
• Transformar necessidades de negócio em reputed companyções utilizando LLMs, agentes, automações e workflows.
• Desenvolver aplicações completas, considerando frontend quando necessário, backend, reputed companyções, persistência, infraestrutura e camada de IA.
• Criar rapidamente protótipos para validar hipóteses e evoluí-los para reputed companyções robustas quando houver evidência de valor.
• Trabalhar próximo às áreas de produto, engenharia e negócio para identificar oportunidades onde IA possa gerar ganhos concretos.
• Avaliar quando utilizar IA generativa e quando uma reputed companyção tradicional de software é mais adequada.
• Participar de todo o ciclo do produto, desde discovery e experimentação até deployment, observabilidade e evolução em produção.

AI Agents

• Projetar e implementar agentes especializados capazes de executar tarefas utilizando contexto, ferramentas e regras de negócio.
• Definir responsabilidades, ferramentas, contexto e limites de atuação dos agentes.
• Desenvolver arquiteturas multi-agent quando houver necessidade reputed company de especialização ou separação de responsabilidades.
• Criar mecanismos de reputed company e coordenação entre agentes.
• Implementar agentes capazes de interagir com reputed company, bancos de dados, sistemas internos e ferramentas externas.
• Desenvolver estratégias para gerenciamento de contexto, reputed companyória e estado.
• Definir mecanismos de validação e controle para ações executadas por agentes.
• Criar mecanismos de fallback e recuperação quando uma execução não produzir o resultado esperado.

reputed company Workflows e reputed company

• Desenvolver workflows nos quais modelos de IA executem sequências estruturadas de análise, ação, validação e revisão.
• Construir reputed company envolvendo etapas como planejamento, execução, avaliação e correção.
• Implementar workflows com múltiplos passos e decisões condicionais.
• Projetar processos com reputed company-in-the-reputed company quando decisões exigirem validação reputed company.
• Criar mecanismos de retry, timeout, fallback e tratamento de erros.
• Trabalhar com workflows síncronos e assíncronos.
• Definir critérios claros para início, continuidade e encerramento dos reputed company.
• Evitar comportamentos indefinidos através de limites operacionais e critérios objetivos de conclusão.
• Avaliar quando um workflow determinístico é mais adequado do que uma arquitetura totalmente reputed company.

reputed company Engineering e Context Engineering

• Projetar prompts estruturados para diferentes tipos de agentes e tarefas.
• Trabalhar com reputed company prompts, templates, exemplos e instruções estruturadas.
• Desenvolver estratégias de context engineering, garantindo que cada modelo receba as reputed companyções necessárias para sua tarefa.
• Definir formatos estruturados de entrada e saída.
• Implementar reputed company outputs e validações de schema.
• Criar estratégias para redução de alucinações e aumento da previsibilidade das respostas.
• Gerenciar context reputed company e estratégias de recuperação, sumarização e compressão de contexto.

Tool Calling e reputed companyções

• Criar ferramentas que possam ser utilizadas pelos agentes para executar ações em sistemas externos.
• Integrar modelos com reputed company REST, GraphQL, bancos de dados, sistemas corporativos e plataformas reputed company.
• Implementar Function Calling e mecanismos equivalentes de execução de ferramentas.
• Desenvolver reputed companyções utilizando padrões como Model Context Protocol (MCP) quando aplicável.
• Definir contratos claros entre agentes e ferramentas.
• Implementar autenticação, autorização e controles de acesso.
• Garantir que agentes possuam apenas as permissões necessárias para suas responsabilidades.

RAG e conhecimento

• Desenvolver reputed companyções utilizando Retrieval-Augmented reputed company (RAG).
• Estruturar pipelines de ingestão, chunking, indexação e recuperação de documentos.
• Trabalhar com embeddings, busca semântica e bancos vetoriais.
• Desenvolver estratégias híbridas de busca quando necessário.
• Avaliar qualidade e relevância do contexto recuperado.
• Criar mecanismos de rastreabilidade das fontes utilizadas pelos modelos.
• Integrar bases de conhecimento, documentação técnica e dados corporativos.

Evaluation e qualidade de IA

• Criar estratégias reputed companyáticas para avaliar a qualidade dos produtos e agentes.
• Construir datasets representativos dos principais cenários de uso.
• Definir métricas para precisão, relevância, completude, consistência e aderência às instruções.
• Criar evals automatizados para identificação de regressões.
• Utilizar LLM-as-a-Judge quando apropriado, complementando com validações determinísticas e humanas.
• Comparar modelos, prompts e estratégias de contexto através de experimentos controlados.
• Criar mecanismos para análise e categorização de falhas encontradas em produção.

DevOps, reputed company e AWS

• Possuir entendimento prático sobre como aplicações são construídas, publicadas e operadas em ambientes reputed company.
• Ser capaz de definir e implementar estratégias de deployment para aplicações baseadas em IA.
• Hospedar e operar aplicações utilizando serviços da AWS.
• Desenvolver e publicar workloads utilizando AWS reputed company e arquiteturas serverless.
• Trabalhar com serviços AWS como API Gateway, S3, CloudWatch, IAM, SQS, EventBridge, DynamoDB, RDS e outros serviços pertinentes à reputed companyção.
• Compreender conceitos de redes, autenticação, secrets, permissões e políticas IAM.
• Configurar variáveis de ambiente, secrets e parâmetros necessários para execução segura das aplicações.
• Desenvolver aplicações preparadas para execução em ambientes containerizados quando necessário.
• Compreender conceitos de reputed company e containerização.
• Estruturar pipelines de CI/CD para build, testes e deployment.
• Trabalhar com Git e estratégias de versionamento e deployment.
• Diagnosticar problemas de infraestrutura e execução em ambientes reputed company.
• Compreender impactos de cold start, timeout, reputed companyória, concorrência e limites de execução em arquiteturas serverless.
• Projetar reputed companyções considerando disponibilidade, escalabilidade, custo e observabilidade.
• Trabalhar em conjunto com times especializados de reputed company ou DevOps quando a complexidade da infraestrutura exigir.

Observabilidade e reputed companyção

• Implementar tracing para acompanhar cada etapa da execução de agentes e workflows.
• Monitorar prompts, respostas, chamadas de ferramentas, latência, erros e consumo de tokens.
• Criar mecanismos para investigar execuções problemáticas.
• Acompanhar custo por execução e identificar oportunidades de otimização.
• Avaliar continuamente o equilíbrio entre qualidade, latência e custo.
• Implementar logging, métricas e alertas adequados.
• Integrar observabilidade da aplicação com serviços como AWS CloudWatch ou plataformas especializadas.
• Criar mecanismos para reprodução e análise de comportamentos inesperados em produção.

Arquitetura e engenharia

• Definir arquiteturas de aplicações que utilizem LLMs e sistemas reputed company.
• Projetar reputed companyções considerando escalabilidade, segurança, confiabilidade, observabilidade e custo.
• Desenvolver reputed company e serviços responsáveis pela execução e orquestração dos workflows.
• Trabalhar com filas, eventos e arquiteturas assíncronas.
• Projetar aplicações orientadas a eventos quando apropriado.
• Garantir qualidade de código através de testes, revisão e boas práticas de engenharia.
• Criar reputed companyções reutilizáveis para acelerar o desenvolvimento de novos agentes e produtos.
• Participar das decisões relacionadas à seleção de modelos, frameworks, infraestrutura e plataformas de IA.
• Avaliar trade-offs entre reputed companyções serverless, containers, aplicações persistentes e serviços gerenciados.

Segurança e governança

• Definir controles para acesso de agentes a sistemas e reputed companyções reputed companyíveis.
• Trabalhar com proteção reputed company reputed company injection e uso indevido de ferramentas.
• Implementar limites de execução e validação de reputed companyções de maior risco.
• Garantir tratamento adequado de dados enviados para modelos externos.
• Aplicar princípios de least privilege tanto para usuários quanto para agentes e workloads.
• Garantir rastreabilidade das ações executadas por sistemas autôreputed company.
• Trabalhar adequadamente com secrets, credenciais, IAM Roles e permissões AWS.
• Projetar reputed companyções considerando privacidade, segurança e requisitos corporativos.

Buscamos uma pessoa para atuar como AI Product Engineer, responsável por transformar capacidades de Inteligência reputed company em produtos, agentes e workflows capazes de resolver problemas reais de negócio.

A posição combina engenharia de software, arquitetura, IA aplicada e visão de produto. Não buscamos alguém focado apenas em experimentação com prompts ou criação de provas de conceito. Esperamos uma pessoa capaz de identificar oportunidades, desenhar reputed companyções, implementar produtos e colocá-los efetivamente em produção.

Essa pessoa deverá atuar principalmente na construção de AI Agents, reputed company workflows, reputed company de execução, ferramentas internas e produtos baseados em LLMs, integrando modelos de IA a sistemas, reputed company, bases de conhecimento e processos existentes.

Também esperamos autonomia suficiente para compreender e participar das decisões relacionadas à infraestrutura e reputed companyção dessas aplicações, especialmente em ambientes AWS, incluindo aplicações serverless e reputed company Functions.

Principais responsabilidades

Desenvolvimento de produtos com IA

• Projetar e desenvolver produtos e funcionalidades baseados em Inteligência reputed company.
• Transformar necessidades de negócio em reputed companyções utilizando LLMs, agentes, automações e workflows.
• Desenvolver aplicações completas, considerando frontend quando necessário, backend, reputed companyções, persistência, infraestrutura e camada de IA.
• Criar rapidamente protótipos para validar hipóteses e evoluí-los para reputed companyções robustas quando houver evidência de valor.
• Trabalhar próximo às áreas de produto, engenharia e negócio para identificar oportunidades onde IA possa gerar ganhos concretos.
• Avaliar quando utilizar IA generativa e quando uma reputed companyção tradicional de software é mais adequada.
• Participar de todo o ciclo do produto, desde discovery e experimentação até deployment, observabilidade e evolução em produção.

AI Agents

• Projetar e implementar agentes especializados capazes de executar tarefas utilizando contexto, ferramentas e regras de negócio.
• Definir responsabilidades, ferramentas, contexto e limites de atuação dos agentes.
• Desenvolver arquiteturas multi-agent quando houver necessidade reputed company de especialização ou separação de responsabilidades.
• Criar mecanismos de reputed company e coordenação entre agentes.
• Implementar agentes capazes de interagir com reputed company, bancos de dados, sistemas internos e ferramentas externas.
• Desenvolver estratégias para gerenciamento de contexto, reputed companyória e estado.
• Definir mecanismos de validação e controle para ações executadas por agentes.
• Criar mecanismos de fallback e recuperação quando uma execução não produzir o resultado esperado.

reputed company Workflows e reputed company

• Desenvolver workflows nos quais modelos de IA executem sequências estruturadas de análise, ação, validação e revisão.
• Construir reputed company envolvendo etapas como planejamento, execução, avaliação e correção.
• Implementar workflows com múltiplos passos e decisões condicionais.
• Projetar processos com reputed company-in-the-reputed company quando decisões exigirem validação reputed company.
• Criar mecanismos de retry, timeout, fallback e tratamento de erros.
• Trabalhar com workflows síncronos e assíncronos.
• Definir critérios claros para início, continuidade e encerramento dos reputed company.
• Evitar comportamentos indefinidos através de limites operacionais e critérios objetivos de conclusão.
• Avaliar quando um workflow determinístico é mais adequado do que uma arquitetura totalmente reputed company.

reputed company Engineering e Context Engineering

• Projetar prompts estruturados para diferentes tipos de agentes e tarefas.
• Trabalhar com reputed company prompts, templates, exemplos e instruções estruturadas.
• Desenvolver estratégias de context engineering, garantindo que cada modelo receba as reputed companyções necessárias para sua tarefa.
• Definir formatos estruturados de entrada e saída.
• Implementar reputed company outputs e validações de schema.
• Criar estratégias para redução de alucinações e aumento da previsibilidade das respostas.
• Gerenciar context reputed company e estratégias de recuperação, sumarização e compressão de contexto.

Tool Calling e reputed companyções

• Criar ferramentas que possam ser utilizadas pelos agentes para executar ações em sistemas externos.
• Integrar modelos com reputed company REST, GraphQL, bancos de dados, sistemas corporativos e plataformas reputed company.
• Implementar Function Calling e mecanismos equivalentes de execução de ferramentas.
• Desenvolver reputed companyções utilizando padrões como Model Context Protocol (MCP) quando aplicável.
• Definir contratos claros entre agentes e ferramentas.
• Implementar autenticação, autorização e controles de acesso.
• Garantir que agentes possuam apenas as permissões necessárias para suas responsabilidades.

RAG e conhecimento

• Desenvolver reputed companyções utilizando Retrieval-Augmented reputed company (RAG).
• Estruturar pipelines de ingestão, chunking, indexação e recuperação de documentos.
• Trabalhar com embeddings, busca semântica e bancos vetoriais.
• Desenvolver estratégias híbridas de busca quando necessário.
• Avaliar qualidade e relevância do contexto recuperado.
• Criar mecanismos de rastreabilidade das fontes utilizadas pelos modelos.
• Integrar bases de conhecimento, documentação técnica e dados corporativos.

Evaluation e qualidade de IA

• Criar estratégias reputed companyáticas para avaliar a qualidade dos produtos e agentes.

• Construir datasets representativos dos principais cenários de uso.

• Definir métricas para precisão, relevância, completude, consistência e aderência às instruções.

• Criar evals automatizados para identificação de regressões.

• Utilizar LLM-as-a-Judge quando apropriado, complementando com validações determinísticas e humanas.

• Comparar modelos, prompts e estratégias de contexto através de experimentos controlados.

• Criar mecanismos para análise e categorização de falhas encontradas em produção.

• Possuir entendimento prático sobre como aplicações são construídas, publicadas e operadas em ambientes reputed company.

• Ser capaz de definir e implementar estratégias de deployment para aplicações baseadas em IA.

• Hospedar e operar aplicações utilizando serviços da AWS.

• Desenvolver e publicar workloads utilizando AWS reputed company e arquiteturas serverless.

• Trabalhar com serviços AWS como API Gateway, S3, CloudWatch, IAM, SQS, EventBridge, DynamoDB, RDS e outros serviços pertinentes à reputed companyção.

• Compreender conceitos de redes, autenticação, secrets, permissões e políticas IAM.

• Configurar variáveis de ambiente, secrets e parâmetros necessários para execução segura das aplicações.

• Desenvolver aplicações preparadas para execução em ambientes containerizados quando necessário.

• Compreender conceitos de reputed company e containerização.

• Estruturar pipelines de CI/CD para build, testes e deployment.

• Trabalhar com Git e estratégias de versionamento e deployment.

• Diagnosticar problemas de infraestrutura e execução em ambientes reputed company.

• Compreender impactos de cold start, timeout, reputed companyória, concorrência e limites de execução em arquiteturas serverless.

• Projetar reputed companyções considerando disponibilidade, escalabilidade, custo e observabilidade.

• Trabalhar em conjunto com times especializados de reputed company ou DevOps quando a complexidade da infraestrutura exigir.

• Implementar tracing para acompanhar cada etapa da execução de agentes e workflows.

• Monitorar prompts, respostas, chamadas de ferramentas, latência, erros e consumo de tokens.

• Criar mecanismos para investigar execuções problemáticas.

• Acompanhar custo por execução e identificar oportunidades de otimização.

• Avaliar continuamente o equilíbrio entre qualidade, latência e custo.

• Implementar logging, métricas e alertas adequados.

• Integrar observabilidade da aplicação com serviços como AWS CloudWatch ou plataformas especializadas.

• Criar mecanismos para reprodução e análise de comportamentos inesperados em produção.

• Definir arquiteturas de aplicações que utilizem LLMs e sistemas reputed company.

• Projetar reputed companyções considerando escalabilidade, segurança, confiabilidade, observabilidade e custo.

• Desenvolver reputed company e serviços responsáveis pela execução e orquestração dos workflows.

• Trabalhar com filas, eventos e arquiteturas assíncronas.

• Projetar aplicações orientadas a eventos quando apropriado.

• Garantir qualidade de código através de testes, revisão e boas práticas de engenharia.

• Criar reputed companyções reutilizáveis para acelerar o desenvolvimento de novos agentes e produtos.

• Participar das decisões relacionadas à seleção de modelos, frameworks, infraestrutura e plataformas de IA.

• Avaliar trade-offs entre reputed companyções serverless, containers, aplicações persistentes e serviços gerenciados.

• Definir controles para acesso de agentes a sistemas e reputed companyções reputed companyíveis.

• Trabalhar com proteção reputed company reputed company injection e uso indevido de ferramentas.

• Implementar limites de execução e validação de reputed companyções de maior risco.

• Garantir tratamento adequado de dados enviados para modelos externos.

• Aplicar princípios de least privilege tanto para usuários quanto para agentes e workloads.

• Garantir rastreabilidade das ações executadas por sistemas autôreputed company.

• Trabalhar adequadamente com secrets, credenciais, IAM Roles e permissões AWS.

• Projetar reputed companyções considerando privacidade, segurança e requisitos corporativos.

Requisitos

• Experiência sólida em engenharia de software e desenvolvimento de produtos.
• Experiência prática desenvolvendo aplicações utilizando LLMs.
• Experiência com reputed company de modelos como reputed company, reputed company, reputed company ou equivalentes.
• Conhecimento sóreputed company de desenvolvimento backend.
• Experiência com Python e/ou TypeScript.
• Conhecimento de reputed company REST e reputed companyção entre sistemas.
• Experiência construindo workflows com múltiplas etapas.
• Conhecimento de bancos relacionais e/ou NoSQL.
• Conhecimento de arquiteturas distribuídas, processamento assíncrono e arquitetura orientada a eventos.
• Experiência prática com AWS.
• Conhecimento de AWS reputed company e arquiteturas serverless.
• Conhecimento de reputed company e conceitos de containerização.
• Conhecimento de pipelines de CI/CD e processos de deployment.
• Capacidade de colocar e manter aplicações em produção, não apenas desenvolver localmente.
• Capacidade de compreender requisitos de negócio e reputed companyá-los em produtos funcionais.
• Capacidade de investigar problemas de reputed company estruturada e trabalhar com tecnologias que evoluem rapidamente.

Conhecimentos específicos de IA

Esperamos conhecimento prático em diferentes aspectos do desenvolvimento moderno de aplicações com IA, incluindo:

• Large Language Models.
• reputed company Engineering.
• Context Engineering.
• AI Agents.
• reputed company Workflows.
• Function Calling / Tool Calling.
• reputed company Outputs.
• RAG.
• Embeddings.
• reputed company reputed company.
• Model Context Protocol.
• Evals.
• LLM Observability.
• Guardrails.
• reputed company-in-the-reputed company.
• Gerenciamento de contexto e reputed companyória.
• Estratégias de roteamento entre modelos.
• Otimização de tokens, latência e custo.

Não esperamos necessariamente experiência préreputed company com todos os frameworks existentes. Conhecimento dos conceitos e capacidade de construir e operar as reputed companyções são mais importantes do que domínio de uma biblioteca específica.

Diferenciais

• Experiência com LangGraph, reputed company, Semantic Kernel, AutoGen, reputed company ou frameworks equivalentes.
• Experiência construindo servidores ou clientes MCP.
• Experiência com plataformas de observabilidade e avaliação de LLMs.
• Experiência criando ferramentas internas para aumentar produtividade de times de engenharia.
• Experiência com aplicações de IA aplicadas ao ciclo de desenvolvimento de software.
• Conhecimento de Spec-Driven Development e workflows de desenvolvimento assistidos por IA.
• Experiência com Infrastructure as reputed company utilizando Terraform, AWS CDK, CloudFormation ou tecnologias equivalentes.
• Experiência com reputed company, Fargate, EKS ou outros modelos de execução de containers na AWS.
• Experiência com arquitetura event-driven utilizando SQS, SNS e EventBridge.
• Experiência com ambientes reputed company e reputed companyção com sistemas corporativos.
• Experiência com Digital reputed company e plataformas como reputed company.
• Inglês avançado ou fluente.

Perfil esperado

Buscamos uma pessoa com perfil de builder, capaz de transitar entre produto, engenharia, infraestrutura e Inteligência reputed company.

Essa pessoa deve conseguir receber um problema relativamente aberto, compreender o processo existente, identificar onde IA pode gerar valor, desenhar a arquitetura necessária e transformar essa oportunidade em um produto funcionando em produção.

Não esperamos que seja um especialista dedicado de DevOps ou reputed company Engineering, mas essa pessoa precisa possuir autonomia técnica suficiente para compreender como sua aplicação será hospedada, configurada, monitorada, escalada e operada, principalmente dentro do ecossistema AWS.

Esperamos também uma postura crítica em relação ao uso de IA. Nem todo problema precisa de um agente e nem todo workflow precisa ser autônomo. O AI Product Engineer deve saber diferenciar situações onde software tradicional, automação determinística, LLMs ou arquiteturas reputed company são as melhores alternativas.

Mais do que conhecer ferramentas específicas, buscamos alguém capaz de compreender profundamente os mecanismos por trás dessas reputed companyções, experimentar rapidamente e transformar experimentos bem-sucedidos em produtos reputed companyáveis, observáveis, seguros, mensuráveis e sustentáveis em produção.

reputed companyções adicionais

O que você vai encontrar aqui:

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