Arquiteto(a) de Soluções de IA

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Innovecs

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2010

🏢 Corporativo

🎮 Jogos

☁️ SaaS

Enterprise • Gaming • SaaS

Innovecs é uma empresa global de serviços digitais que incentiva a inovação e o progresso. Especializada em áreas como Jogos, Health Tech, Supply Chain e Collaboration Tech, a Innovecs combina criatividade com expertise técnica para dar vida às ideias. A empresa se orgulha de suas altas pontuações de engajamento dos funcionários e de uma equipe diversificada de mais de 650 pessoas distribuídas em mais de 30 países. Com forte foco no crescimento da carreira, flexibilidade e bem-estar, a Innovecs foi reconhecida globalmente por suas práticas excepcionais de ambiente de trabalho e serviços de terceirização de alta qualidade.

Descrição

• Produtos de IA e Arquitetura de Soluções: • Projetar e orientar a implementação de produtos, APIs e recursos de plataforma impulsionados por IA, do conceito à produção; • Avaliar, selecionar e comparar modelos de IA/ML — incluindo LLMs de ponta, modelos fine-tuned e alternativas open-source; • Arquitetar sistemas de IA escaláveis, observáveis e com custo-eficiência que abranjam experimentação, staging e produção; • Colaborar com gerentes de produto e stakeholders de negócio para traduzir requisitos em arquiteturas de solução robustas; • Estabelecer padrões arquiteturais para sistemas multi-agente, incluindo estratégias de gerenciamento de contexto e designs de memória. • IA baseada em agentes e Automação de Processos: • Identificar processos de negócio que podem ser automatizados ou aprimorados por IA baseada em agentes, e definir a arquitetura para isso; • Projetar e supervisionar a implementação de ecossistemas de servidores MCP que conectem agentes a fontes de dados e ferramentas empresariais; • Arquitetar fluxos de trabalho multi-agente usando frameworks de orquestração (LangGraph, CrewAI, AutoGen), com checkpoints de human-in-the-loop quando apropriado; • Integrar padrões de comunicação agente-a-agente (A2A, ACP) quando for necessária coordenação multi-agente; • Conduzir a governança de deploys MCP: trilhas de auditoria, autenticação, rate limiting e políticas de controle de acesso; • Incorporar IA em ferramentas internas e externas para melhorar a eficiência operacional entre equipes. • Engenharia de Software com Suporte de IA: • Configurar e otimizar continuamente ambientes de desenvolvimento aumentados por IA (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot); • Introduzir IA em testes automatizados, pipelines de deployment, revisão de código, estimativas e documentação técnica; • Definir e aplicar melhores práticas para usar ferramentas de codificação com IA de forma segura, protegida e produtiva na entrega de software; • Promover disciplinas de engenharia de contexto — projetando prompts, schemas de ferramentas e recursos MCP que maximizem a confiabilidade dos agentes; • Governança, Segurança e IA Responsável: • Garantir que todos os sistemas de IA sejam projetados com princípios de segurança desde o início: validação de entrada, guardrails de saída e acesso com privilégio mínimo; • Manter padrões de conformidade de IA alinhados ao GDPR, EU AI Act, EU Data Act, CRA, ISO27001 e políticas internas de governança de modelos; • Implementar pipelines de observabilidade e avaliação para detectar alucinações, drift e degradação de desempenho em sistemas LLM em produção.

🎯 Requisitos

• Must-Have: • 5+ years of experience in AI/ML solution architecture and demonstrable track record of taking AI systems from prototype to production at scale; • Deep expertise in LLMs, prompt and context engineering, RAG architectures, and vector databases; • Hands-on experience with agentic AI frameworks and orchestration; • LangChain / LangGraph: multi-step reasoning chains and stateful agent workflows; • LangWatch / CrewAI / AutoGen: multi-agent collaboration and task delegation; • MCP (Model Context Protocol): designing and deploying MCP servers for agent-to-tool integration; • Strong proficiency in Python; working knowledge of at least one additional language (Go, TypeScript, etc.); • Experience with cloud-native AI deployment on AWS, GCP, Azure, including managed LLM services such as Bedrock, Vertex AI, etc.; • Solid software engineering fundamentals: design patterns, API design, testing, and CI/CD; • Familiarity with AI observability, evaluation frameworks, and production monitoring of LLM-based systems; • Ability to define AI adoption roadmap, prioritize business cases based on ROI, present the strategic and tactical layers of implementation to both technical and business stakeholders; • Experience with AI compliance, governance frameworks, and explainability (GDPR, EU AI Act, model cards); • Experience integrating AI into enterprise systems (ERP, CRM, ITSM) via standardised protocols; • Experience leading engineering teams on AI-first projects. • Nice-to-Have: • Background in AI security: prompt injection mitigation, MCP server hardening, OAuth 2.x for agents; • Knowledge of emerging multi-agent communication standards: A2A (Google), ACP (IBM BeeAI); • Experience with reasoning/thinking models and their architectural implications for agent planning; • Contributions to open-source AI projects, MCP servers, or published technical articles.

🏖️ Benefícios

• Competitive salary • Flexible working hours • Professional development budget • Home office setup allowance • Global team events