Desenvolvedor(a) sênior | ia generativa

• Experiência sólida com Java 21+ / Spring Boot 3.x em projetos de produção;
• Domínio de arquitetura modular ou hexagonal, design de APIs REST e integrações corporativas;
• Vivência real com LLMs em produção agentes, prompts, function/tool calling, RAG, embeddings, streaming e controle de custo;
• Experiência com Python para automações, batch jobs, integrações e serviços de IA;
• Experiência com FastAPI ou framework equivalente para construção de APIs Python;
• Conhecimento de Kafka, processamento assíncrono, retries, idempotência e fluxos distribuídos;
• Experiência com MongoDB e ao menos uma tecnologia de busca vetorial, como Qdrant ou pgvector;
• Vivência com OAuth/OIDC, Keycloak ou Azure AD para identidade e autorização em ambientes corporativos;
• Experiência com gestão de segredos (Vault ou similar) e integração segura com ambientes corporativos;
• Capacidade de estruturar soluções de IA com foco em operação, observabilidade, segurança e manutenção.

Diferenciais 

• Experiência com Spring AI, LangChain ou frameworks equivalentes para orquestração de agentes;
• Vivência com IA multimodal e visão computacional, incluindo embeddings de imagem e busca por similaridade;
• Conhecimento de Angular/BFF suficiente para colaborar em fluxos de chat, autenticação e contratos entre frontend e backend;
• Vivência com Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, DataDog e Prometheus para monitoramento de aplicações em produção;
• Capacidade de definir padrões e boas práticas para um ecossistema misto de serviços, automações e produtos de IA.

• Evoluir serviços e plataformas de IA Generativa já utilizados em produção;
• Desenvolver e manter agentes com tool-calling, RAG, integrações externas e fluxos síncronos e assíncronos;
• Construir automações em Python para demandas internas, operações e processos de outras áreas da empresa;
• Integrar modelos de linguagem, APIs internas, filas, bancos, storage e ferramentas corporativas com foco em segurança, observabilidade e governança;
• Desenvolver soluções de IA além de texto, incluindo casos multimodais e de visão computacional conforme a demanda evolui;
• Definir padrões técnicos para prompts, contexto, avaliação, fallback, custo, performance e operação de modelos em produção;
• Traduzir problemas de negócio em soluções técnicas escaláveis e sustentáveis;
• Apoiar a evolução da maturidade técnica dos projetos de IA, elevando scripts e provas de conceito para soluções mais robustas quando fizer sentido.