Senior AI Engineer – Agentes, Plataforma & RAG

Job not on LinkedIn

🕒 June 10

🇧🇷 Brazil – Remote

⏰ Full Time

🟡 Mid-level

🟠 Senior

🤖 AI Engineer

👻 Ghost score 23%

What it means: how likely this posting is sitting open without active hiring.How to read it: 60% or higher means we think this is a ghost. Lower scores are less of a worry.How we score it: age, reposts, open roles vs team size, how fast jobs close, and whether pay is listed.Fine print: an estimate from public data, not a judgment of the company. Real jobs can score high, so treat it as a hint, not a fact.

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Leega

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201 - 500 employees

Founded 2010

💼 Consulting

📣 Marketing

🔌 API

Consulting • Marketing • API

Leega is a leading technology solutions provider in Latin America, specializing in data analytics and cloud solutions. As the first company in the region certified by Google Cloud for Data Analytics, Leega offers a range of services including application development, machine learning, and risk management analytics. The firm partners with major cloud services such as AWS and Microsoft Azure to help businesses enhance their data management and transition effectively to the cloud, ultimately driving digital transformation and innovation.

📋 Description

• 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).

🎯 Requirements

• 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.

🏖️ Benefits

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