AI Product Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🔥 13 horas atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

👻 Score fantasma 10%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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1001 - 5000 funcionários

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Quality Digital é uma empresa de tecnologia líder no Brasil, com mais de 34 anos de experiência, especializada em acelerar a transformação digital dos negócios. Ela oferece soluções digitais inovadoras que aumentam o desempenho operacional, a governança e a comunicação com o cliente por meio de equipes especializadas e plataformas digitais. Seus serviços incluem: • Otimização de TI • Automação • Estratégia digital • Analytics com IA para criar experiências de alto valor em múltiplos canais.

Descrição

• Projetar e desenvolver produtos e funcionalidades baseados em Inteligência Artificial • Transformar necessidades de negócio em soluções utilizando LLMs, agentes, automações e workflows • Desenvolver aplicações completas, incluindo frontend quando necessário, backend, integrações, persistência, infraestrutura e camada de IA • Criar protótipos e evoluí-los para soluções robustas em produção • Trabalhar com produto, engenharia e negócio para identificar oportunidades de uso de IA • Projetar e implementar AI Agents, arquiteturas multi-agent, handoff, coordenação, contexto, memória, estado, validação, fallback e recuperação • Desenvolver agentic workflows e loops de planejamento, execução, avaliação, correção, retry, timeout e tratamento de erros • Projetar prompts, estratégias de context engineering, structured outputs, validações de schema e redução de alucinações • Criar ferramentas para agentes e integrar modelos com APIs REST, GraphQL, bancos de dados, sistemas corporativos e plataformas SaaS • Desenvolver soluções RAG com ingestão, chunking, indexação, recuperação, embeddings, busca semântica, bancos vetoriais e rastreabilidade de fontes • Criar datasets, métricas, evals automatizados, LLM-as-a-Judge e mecanismos de análise de falhas • Hospedar e operar aplicações de IA na AWS, incluindo Lambda e arquiteturas serverless • Trabalhar com API Gateway, S3, CloudWatch, IAM, SQS, EventBridge, DynamoDB e RDS • Estruturar pipelines CI/CD, versionamento com Git, deployment, Docker e containerização • Implementar tracing, logging, métricas, alertas, monitoramento de prompts, respostas, ferramentas, latência, erros e tokens • Definir arquiteturas escaláveis, seguras, confiáveis, observáveis e orientadas a eventos • Desenvolver APIs e serviços de execução e orquestração de workflows • Garantir qualidade de código por meio de testes, revisão e boas práticas • Implementar controles de segurança, least privilege, proteção contra prompt injection, validação de operações de risco e rastreabilidade • Participar de todo o ciclo do produto, de discovery e experimentação a deployment, operação e evolução em produção

🎯 Requisitos

• Experiência sólida em engenharia de software e desenvolvimento de produtos • Experiência prática desenvolvendo aplicações utilizando LLMs • Experiência com APIs de modelos como OpenAI, Anthropic, Google ou equivalentes • Conhecimento sólido de desenvolvimento backend • Experiência com Python e/ou TypeScript • Conhecimento de APIs REST e integração entre sistemas • Experiência construindo workflows com múltiplas etapas • Conhecimento de bancos relacionais e/ou NoSQL • Conhecimento de arquiteturas distribuídas, processamento assíncrono e arquitetura orientada a eventos • Experiência prática com AWS • Conhecimento de AWS Lambda e arquiteturas serverless • Conhecimento de Docker e conceitos de containerização • Conhecimento de pipelines de CI/CD e processos de deployment • Capacidade de colocar e manter aplicações em produção • Capacidade de compreender requisitos de negócio e transformá-los em produtos funcionais • Capacidade de investigar problemas de forma estruturada e trabalhar com tecnologias que evoluem rapidamente • Conhecimento prático de Large Language Models, Prompt Engineering, Context Engineering, AI Agents, Agentic Workflows, Function Calling/Tool Calling, Structured Outputs, RAG, Embeddings, Vector Search, Model Context Protocol, Evals, LLM Observability, Guardrails, Human-in-the-loop, gerenciamento de contexto e memória, roteamento entre modelos e otimização de tokens, latência e custo • Diferenciais: experiência com LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI ou equivalentes; servidores ou clientes MCP; plataformas de observabilidade e avaliação de LLMs; ferramentas internas; IA aplicada ao ciclo de desenvolvimento; Spec-Driven Development; Infrastructure as Code; ECS, Fargate ou EKS; SQS, SNS e EventBridge; ambientes enterprise; Digital Commerce e VTEX; inglês avançado ou fluente

🏖️ Benefícios

• Ambiente propício para aprendizado e crescimento profissional • Avaliação de desempenho e feedbacks visando o desenvolvimento contínuo • Vale alimentação e/ou refeição • Assistência médica e odontológica para você e sua família • Convênio com farmácias para descontos em medicamentos • Auxílio creche de acordo com política vigente • Parceria com o SESC para programações de cultura e lazer • Parcerias para estudos de idiomas, tecnologia e plataforma de cursos • Empréstimo consignado com taxas atrativas • Programa de educação financeira • Universidade Corporativa e trilhas de conhecimento • Programa de Indicações com possibilidade de prêmios e bonificações • Seguro de vida coletivo