AI Engineer (Sênior) — Agentes, Plataforma & RAG

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Leega

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

🔌 API

🤖 Inteligência Artificial

API • Artificial Intelligence • Cloud Solutions

A Leega é uma provedora líder de soluções de tecnologia na América Latina, especializada em analytics de dados e soluções em nuvem. Primeira empresa na região certificada pelo Google Cloud em Data Analytics, a Leega oferece um portfólio de serviços que inclui desenvolvimento de aplicações, machine learning e analytics para gestão de riscos. A empresa faz parcerias com os principais provedores de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, para ajudar as empresas a aprimorar a gestão de dados e realizar uma migração eficiente para a nuvem, impulsionando a transformação digital e a inovação.

Descrição

• Você vai construir a plataforma de agentes de IA da Guanabara e o ecossistema que distribui IA generativa governada à companhia. • Orquestração de agentes — construir agentes com LangGraph no padrão Supervisor/ReAct, com memória de curto/longo prazo e estado durável (PostgresSaver). • Camada semântica e RAG — evoluir a camada semântica determinística (Cube.js) e a recuperação semântica com Qdrant (busca vetorial + re-ranking) que ancoram as respostas em dado real. • Skills, subagentes e MCP — criar e versionar skills (SKILL.md), subagentes e ferramentas MCP (FastMCP) para o Claude Code, em fluxo spec-driven, conectando agentes a sistemas corporativos. • Verificação e avaliação — manter o verificador (LLM-as-judge) e suítes de eval (offline/online) com amostragem de traces para pegar drift de qualidade. • Plataforma de modelos — operar o gateway LiteLLM (Virtual Keys, budget, RBAC, roteamento multi-provider) otimizando custo e latência. • Adaptação e serving de modelos — quando RAG e prompting não bastam, fazer fine-tuning supervisionado e PEFT (LoRA/QLoRA), quantização e destilação; servir modelos abertos/privados com vLLM e roteamento SLM↔LLM. • Governança e segurança — 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). • Python e design de APIs (FastAPI/FastMCP). • Frameworks de agentes (LangGraph, LangChain) e function calling estruturado (Pydantic). • RAG e vector databases (Qdrant ou similares). • Gateways/roteamento de LLMs (LiteLLM) e o Model Context Protocol (MCP). • Fine-tuning e adaptação de modelos: PEFT (LoRA/QLoRA), quantização e serving (vLLM). • Autoria de skills e agentes para o Claude Code — central nesta posição. • Camadas semânticas (Cube.js) como fonte de recuperação determinística. • Fine-tuning avançado: instruction tuning, destilação, fine-tuning de embeddings e roteamento SLM↔LLM. • Guardrails de PII (Presidio) e defesa contra prompt injection. • Observabilidade e avaliação (Langfuse, LLM-as-judge, evals). • GraphRAG / Neo4j como evolução híbrida sob demanda. • Plataformas de automação (n8n) e integração com sistemas corporativos.

🏖️ Benefícios

• Trabalho Remoto • Tempo de Projeto: 6 meses, com possibilidade de extensão/internalização.