Senior AI Engineer

Você vai construir a camada de IA da plataforma: transformar os dados que estão no data lake em contexto que agentes conseguem usar de verdade. É engenharia de IA ponta a ponta — de retrieval (RAG: parsing, chunking, embedding) à criação de tools, design de prompts, orquestração de reasoning e avaliação sistemática do que funciona em produção.

Você decide arquitetura, escolhe os modelos e as técnicas certas para cada tipo de dado, e responde pela qualidade do contexto que chega no agente. É uma das posições mais centrais do produto: a ponte entre o dado bruto e a inteligência que o cliente enxerga.

Obrigatório:

• Python
• Sólido entendimento de LLMs — prompting, function calling/tools, reasoning e como avaliar resultado
• Pipeline de RAG, com critério para escolher parser, parametrizar chunking e medir embeddings de acordo com o contexto do dado
• Bases de dados vetoriais (Pinecone, Weaviate, FAISS, Qdrant)
• Algum framework de agentes (LangGraph, Pydantic AI, Agno, LangChain)

Diferencial:

• Knowledge Graph (Neo4j) e GraphRAG
• Fine-tuning de modelos de LLM
• Protocolo MCP