Candidate-se rapidamente pelo email: vaga-388117@vagas.abler.in
Nível: Analista
Escolaridade: Ensino médio - Completo
Tipo de contrato: CLT
Jornada de trabalho: Segunda a sexta-feira, das 9h às 18h.
Disponibilidade para home-office
Benefícios: Vale refeição de R$ 32,00, Plano de Saúde sem Coparticipação , Plano odontológico (100% pago pela empresa), Auxílio Creche , Notebook para trabalho
Responsabilidades da posição:
Projetar e desenvolver agentes autônomos utilizando LangChain, LangGraph e frameworks similares;
Criar fluxos complexos que combinem diferentes ferramentas;
Implementar comunicação e orquestração entre agentes;
Integrar mecanismos de Human in the Loop – HiTL;
Gerenciar o ciclo de vida dos agentes e integrá-los a ferramentas externas por meio de MCP Servers;
Criar agentes conversacionais com memória de curto e longo prazo;
Experimentar, integrar e avaliar diferentes LLMs;
Implementar técnicas avançadas de RAG, Hybrid Search, reranking e Corrective RAG;
Estruturar e utilizar bancos vetoriais;
Conectar agentes a dados corporativos e ambientes GCP;
Realizar web scraping inteligente e parsing de documentos;
Integrar agentes a APIs e serviços externos;
Construir pipelines de experimentação, versionamento e publicação de modelos;
Trabalhar com as áreas de negócio para transformar necessidades em soluções práticas de IA.
Requisitos obrigatórios para a posição:
Ensino superior completo em Engenharia, Estatística, Matemática, Tecnologia ou áreas correlatas;
Domínio de Python;
Familiaridade com bibliotecas e frameworks como Transformers, LangChain, LangGraph, Google ADK, LlamaIndex, Pydantic, CrewAI e scikit-learn;
Experiência com agentes autônomos e arquiteturas baseadas em ferramentas;
Experiência com NLP;
Vivência na integração de LLMs, como Gemini, DeepSeek e OpenAI, em aplicações produtivas;
Experiência com APIs, Requests e FastAPI;
Manipulação de dados e conexão com bancos de dados;
Experiência com bancos vetoriais;
Conhecimento de RAG, Hybrid Search, reranking e Corrective RAG;
Boas práticas de engenharia de software;
Versionamento colaborativo com GitHub;
Arquitetura de soluções escaláveis;
Conhecimento em deployment de LLMs e prompt engineering.