Desenvolvedor(a) Backend Senior

Resumo da Posição Você será responsável por desenhar a arquitetura de sistemas agênticos de alta complexidade para uma plataforma de busca conversacional de veículos, garantindo que os agentes não apenas funcionem, mas sejam resilientes, seguros, escaláveis e otimizados financeiramente em produção. A posição exige forte capacidade de tomada de decisão técnica, definição de padrões arquiteturais, governança de soluções de IA e atuação como referência para o time de engenharia. Principais Responsabilidades e Atribuições Arquitetura Agêntica Avançada: Projetar e evoluir fluxos de trabalho complexos utilizando Google Agent Development Kit (ADK). Desenvolver arquiteturas com múltiplos agentes especializados (exploração, comparação, decisão e análise de inventário). Definir padrões de comunicação entre agentes, gerenciamento de sessões, estado e memória de longo prazo utilizando técnicas de RAG, embeddings e busca vetorial. Otimização e Escalabilidade: Liderar iniciativas para redução de latência e custos de inferência (tokens). Otimizar engenharia de prompts, streaming (SSE), estratégias de caching e utilização de modelos Gemini via Vertex AI. Arquitetura de Dados: Projetar os fluxos de dados que alimentam os agentes. Definir estratégias de persistência utilizando DynamoDB (single-table design). Projetar soluções de memória vetorial utilizando OpenSearch, visando maior precisão, performance e confiabilidade. Execução Segura de Código: Projetar e manter integrações de sandbox para execução segura de código gerado por agentes utilizando Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter, garantindo isolamento e segurança. Governança, Observabilidade e LLMOps: Definir métricas técnicas de qualidade dos agentes, como: Hallucination Rate; Faithfulness; Aderência a guardrails. Construir dashboards, alertas e pipelines de avaliação (LLM-as-a-Judge) utilizando Datadog LLM Observability. Segurança e Guardrails: Implementar e evoluir mecanismos de segurança para aplicações de IA, incluindo:Guardrails de entrada e saída; Redação de informações sensíveis (PII); Políticas de acesso; Boas práticas para IA em produção. Mentoria Técnica: Atuar como referência técnica para desenvolvedores Plenos e Juniores. Realizar code reviews com foco em qualidade, segurança, arquitetura limpa e boas práticas para aplicações de IA. Requisitos e Qualificações Técnicas Sólido domínio de Python, incluindo programação assíncrona (asyncio), tipagem avançada, otimização de performance e gerenciamento moderno de dependências (uv ou Poetry). Experiência no desenvolvimento e consumo de APIs RESTful e streaming (SSE), utilizando FastAPI (obrigatório) e Uvicorn. Conhecimento consolidado em Engenharia de Software, aplicando boas práticas como Clean Code, testes automatizados (pytest e pytest-asyncio), Git e pipelines de CI/CD com GitHub Actions. Experiência com frameworks de orquestração de agentes, como Google ADK, LangChain, LangGraph ou equivalentes, incluindo capacidade de customizar ou estender esses frameworks quando necessário. Diferencial: experiência prévia com Google ADK. Experiência no consumo de LLMs por meio de provedores cloud, como Vertex AI/Gemini, Amazon Bedrock, OpenAI ou Anthropic, além de conhecimento em embeddings e arquiteturas baseadas em RAG. Experiência em LLMOps e observabilidade para aplicações de IA, incluindo tracing distribuído, LLM Observability e avaliação de modelos. Diferenciais: Datadog LLM Observability, OpenTelemetry, Langfuse ou Arize. Experiência com arquitetura em AWS, utilizando serviços como ECS/Fargate, API Gateway, Cognito e S3, além de Infraestrutura como Código (Terraform). Diferencial: experiência com Amazon Bedrock. Conhecimento em bancos de dados NoSQL, especialmente DynamoDB (Single-Table Design), e soluções de busca ou armazenamento vetorial, como OpenSearch, pgvector ou similares. Inglês avançado para conversação, leitura e escrita. Diferenciais Desejáveis Experiência com TypeScript e Next.js para colaboração em aplicações full-stack com streaming de interfaces orientadas por agentes. Vivência com protocolos de UI generativa (A2UI ou similares). Experiência com LiteLLM para chamadas de LLM. Conhecimento em Feature Flags e rollout progressivo (OpenFeature ou similares). Experiência com estratégias de deploy Blue/Green ou Canary em ambientes containerizados. Soft Skills Paixão por construir projetos do zero e estruturar processos em ambientes early stage. Curiosidade: Desejo de ir além do escopo técnico, entendendo profundamente como o negócio funciona. Colaboração: Excelente habilidade para atuar em squads multidisciplinares e compartilhar conhecimento técnico. Benefícios Oferecidos Assistência Médica Assistência Odontológica Seguro de Vida Vale Alimentação/Refeição Regime de Contratação: CLT Modalidade: 100% Remote (com visitas mensais ao escritório em São Paulo/SP) Etapas do Processo de Seleção [Etapa 1]: Entrevista Rehva [Etapa 2]: Entrevista HR [Etapa 3]: Validação Técnica (Tech Manager) [Etapa 4]: Offer