AI Engineer (Sênior) — Agentes, Plataforma & RAG

🌍 Remoto📍 Sênior

Descrição da Vaga

A Leega busca um(a) AI Engineer Sênior para construir a plataforma de agentes de IA da Guanabara, focando na distribuição de IA generativa governada. O profissional atuará na fronteira entre IA e negócio, colaborando com as áreas de dados, engenharia e operações.

Responsabilidades

Construir agentes com LangGraph no padrão Supervisor/ReAct, com memória de curto/longo prazo e estado durável (PostgresSaver).
Evoluir a camada semântica determinística (Cube.js) e a recuperação semântica com Qdrant (busca vetorial + re-ranking) para ancorar respostas em dados reais.
Criar e versionar skills (SKILL.md), subagentes e ferramentas MCP (FastMCP) para o Claude Code, em fluxo spec-driven, conectando agentes a sistemas corporativos.
Manter o verificador (LLM-as-as-judge) e suítes de avaliação (offline/online) com amostragem de traces para identificar desvios de qualidade.
Operar o gateway LiteLLM (Virtual Keys, budget, RBAC, roteamento multi-provider) otimizando custo e latência.
Realizar fine-tuning supervisionado e PEFT (LoRA/QLoRA), quantização e destilação, e servir modelos abertos/privados com vLLM e roteamento SLM↔LLM.
Aplicar guardrails de PII (Presidio), defesa contra prompt injection e observabilidade ponta a ponta (Langfuse).

Requisitos

✓Experiência construindo aplicações de IA generativa em produção (agentes ou RAG).
✓Conhecimento em Python e design de APIs (FastAPI/FastMCP).
✓Experiência com frameworks de agentes (LangGraph, LangChain) e function calling estruturado (Pydantic).
✓Conhecimento em RAG e vector databases (Qdrant ou similares).
✓Experiência com gateways/roteamento de LLMs (LiteLLM) e o Model Context Protocol (MCP).
✓Conhecimento em fine-tuning e adaptação de modelos: PEFT (LoRA/QLoRA), quantização e serving (vLLM).
✓Autoria de skills e agentes para o Claude Code.
•Conhecimento em camadas semânticas (Cube.js) como fonte de recuperação determinística.
•Experiência com fine-tuning avançado: instruction tuning, destilação, fine-tuning de embeddings e roteamento SLM↔LLM.
•Conhecimento em guardrails de PII (Presidio) e defesa contra prompt injection.
•Experiência com observabilidade e avaliação (Langfuse, LLM-as-judge, evals).
•Conhecimento em GraphRAG / Neo4j.
•Experiência com plataformas de automação (n8n) e integração com sistemas corporativos.

Categorias

Programação

Sobre a Empresa

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