[Job-32336] Mid-level IA Python Developer (Backend), Brazil

A CI&T busca uma pessoa Engenheira de IA Python Pleno para integrar o time de desenvolvimento do agente de atendimento de IA, com foco em jornadas B2C e B2B. Seu papel será integrar modelos de IA com o mundo real, implementando ferramentas (Tools) via APIs, mantendo fluxos conversacionais e evoluindo pipelines de RAG para garantir um atendimento eficiente e de qualidade.

Responsabilidades:

• Desenvolver e manter APIs e Webhooks padronizados que servirão como as "mãos" do agente de IA (Tools), garantindo segurança e tratamento de erros rigoroso.
• Apoiar o desenho e a manutenção de máquinas de estado/grafos de conversação, ajudando a controlar o contexto das interações para que a IA não se perca em conversas longas.
• Monitorar e ajustar a recuperação de contexto da base de conhecimento, refinando os dados entregues ao LLM para melhorar a acurácia das respostas.
• Atuar em conjunto com pessoas Engenheiras Seniores para discutir melhorias arquiteturais, analisar métricas de produção e implementar novas camadas de segurança e orquestração.

Requisitos para este desafio:

• Compreensão prática no uso de LLMs e técnicas de Prompt Engineering, incluindo mitigação de alucinações, gestão de janela de contexto e geração de saídas estruturadas (JSON/Pydantic).
• Experiência prática na construção e manutenção de pipelines de RAG (ingestão, chunking, geração de embeddings e buscas em bancos de dados vetoriais).
• Capacidade de conectar LLMs a sistemas externos de forma segura via Function Calling (Tools), com forte validação de dados de entrada e saída.
• Sólida experiência em desenvolvimento backend com Python, consumo e criação de APIs REST, webhooks e autenticação.
• Capacidade de debugar e analisar respostas do modelo, apoiando a criação de casos de teste para garantir que alterações de prompt ou base de dados não quebrem fluxos existentes.
• Vivência prática com frameworks de orquestração de IA como LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou similares.
• Uso prático de ferramentas de tracing de LLMs para debugar chamadas e analisar latência (ex: Langfuse, LangSmith ou similares).
• Domínio de Git, Docker e bancos de dados relacionais/NoSQL.
• Conhecimento básico em filas e processamento assíncrono (Redis, SQS ou Celery).

[Opcional] Diferenciais:

• Familiaridade com metodologias automatizadas de EVALs (LLM-as-a-judge).
• Interesse e conhecimento em Model Context Protocol (MCP).