Sr AI Software Engineer (Remoto)

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2017

🛍️ Comércio Eletrônico

🛒 Varejo

☁️ SaaS

💰 Series B em 2022-09

eCommerce • Retail • SaaS

O Kyte App é um sistema versátil de vendas e gestão criado para pequenos negócios. Ele oferece uma plataforma simples de ponto de venda (POS) que integra vendas online e offline, permitindo que os lojistas gerenciem pedidos pelo site, redes sociais e aplicativos de mensagem como o WhatsApp. Os recursos incluem emissão de recibos digitais e impressos, gestão de estoque, acompanhamento do fluxo de caixa e controle de despesas, tudo voltado a aumentar a eficiência operacional e o engajamento dos clientes. É adaptado a diversos setores, como restaurantes, varejo e prestadores de serviços, ajudando a simplificar as operações e impulsionar as vendas.

Descrição

• Projetar e evoluir agentes conversacionais em produção, alto volume, WhatsApp como canal principal • Orquestrar sistemas multi-agente: roteamento de intenção, handoff, sessão, memória e recuperação de falhas • Desenvolver tools e servidores MCP que conectam os agentes ao domínio do negócio • Instrumentar observabilidade de LLM (Langfuse / LangSmith / OpenTelemetry): custo, latência, taxa de tool-call e qualidade em produção • Construir e manter evals automatizados — nenhuma mudança de prompt ou modelo sobe sem medição • Integrar múltiplos providers de LLM (OpenAI, Anthropic, Groq) com fallback e controle de custo • Implementar pipelines de RAG (embeddings, pgvector, reindexação) • Criar e manter skills, subagents e workflows do Claude Code que automatizam o ciclo de entrega • Garantir confiabilidade: rate limiting, filas duráveis, guardrails anti-bot, error tracking • Operar agentes em Kubernetes: deploys GitOps, recursos, métricas e manifests • Colaborar com produto e design em discovery

🎯 Requisitos

• Fluência em Claude Code (ou ferramenta agentic equivalente, com disposição de migrar): orquestração de agentes/subagents, skills, MCP no dia a dia, senso crítico sobre output de IA • Arquiteturas multi-agente (supervisor/worker, handoffs, roteamento), gestão de estado entre turnos, tool calling confiável • Python sólido em produção (3.12+, tipagem, async) e FastAPI • Experiência real com LLMs em produção: agentes, function calling, prompt engineering, gestão de contexto • Agno, LangChain/LangGraph, CrewAI ou equivalentes • Observabilidade de LLM (Langfuse, LangSmith, Phoenix) e cultura de evals • PostgreSQL/Supabase com SQLAlchemy/Alembic; noções de pgvector • Kubernetes em produção: deploy, logs/métricas, ConfigMaps/Secrets, troubleshooting • Testes automatizados (pytest, TDD) e Git fluente com PR/CI/CD