Desenvolvedor Full Stack IA

Tarefas

Estamos em busca de um(a) profissional para atuar no desenvolvimento e na evolução de soluções baseadas em Inteligência Artificial, desde a criação de protótipos até a implementação em produção, com foco em confiabilidade, custo, latência e qualidade.

• Desenvolver e evoluir soluções com IA, incluindo RAG, agentes, extração estruturada de documentos, sumarização e triagem, desde o protótipo até a produção.
• Criar e manter datasets de avaliação e rotinas automatizadas de evals, definindo métricas de qualidade para cada caso de uso.
• Desenvolver, versionar e documentar prompts e pipelines de contexto, escolhendo os modelos conforme qualidade, custo e privacidade.
• Implementar mecanismos de segurança contra alucinações e prompt injection, garantindo a anonimização de dados sensíveis, trilhas de auditoria e revisão humana em fluxos com impacto clínico.
• Integrar as soluções de IA à plataforma, disponibilizando serviços para os times de Back-end, Front-end e Mobile.
• Monitorar qualidade, custos, latência e taxas de erro em produção, investigando respostas incorretas e atuando em incidentes.
• Trabalhar em conjunto com Produto, UX e áreas clínicas para identificar oportunidades de aplicação da IA e validar hipóteses com protótipos.
• Apoiar os demais desenvolvedores no uso de IA, revisar códigos e soluções de outros times e definir boas práticas técnicas.
• Participar dos ritos ágeis, contribuir com estimativas de tarefas e comunicar riscos e limitações das soluções de IA.

Requisitos

💻 Hard Skills — Requisitos técnicos

• Python avançado para serviços de IA, incluindo FastAPI, programação assíncrona, tipagem com Pydantic, empacotamento e boas práticas de código em produção.
• Integração com APIs de LLMs, como Anthropic, OpenAI e Gemini/Vertex AI, incluindo function calling, structured outputs, streaming e controle de custos e latência.
• Engenharia de prompts e contexto, com system prompts, few-shot, decomposição de tarefas e versionamento de prompts como código.
• Experiência com RAG em produção, incluindo chunking, embeddings, busca vetorial, busca híbrida, re-ranking e avaliação da qualidade da recuperação.
• Avaliação de modelos de IA, com construção de datasets de teste, métricas automatizadas, LLM-as-judge e testes de regressão.
• Observabilidade de IA com Datadog LLM Observability ou ferramentas como Langfuse.
• Conhecimento em segurança de LLMs, prevenção de prompt injection, validação de saídas e OWASP Top 10 for LLM Applications.
• Integração com APIs REST, autenticação OAuth 2.0/JWT e back-end .NET.
• Uso avançado de assistentes de código, como Cursor, Claude Code e Copilot, com revisão crítica do código gerado.
• Conhecimento em testes automatizados com pytest, Git, pull requests, code review, Docker e CI/CD.

🤝 Soft Skills — Competências comportamentais

• Comunicação técnica escrita: documentar decisões e elaborar PRs e ADRs de forma clara.
• Colaboração em squad: participar das cerimônias, sinalizar bloqueios e negociar escopo com PM e QA.
• Autonomia com transparência: conduzir tarefas, buscar soluções e comunicar dificuldades com agilidade.
• Abertura a feedbacks: participar de code reviews de forma construtiva, tanto ao revisar quanto ao receber sugestões.
• Pensamento de produto: compreender o problema do usuário antes de desenvolver uma solução.
• Gestão de prioridades e prazos: estimar tarefas considerando incertezas e renegociar prazos quando necessário.