Página da Vaga | Staff Engineer (foco em IA) Pular para o conteúdo principal Ir para a página da empresa Candidatar-se Staff Engineer (foco em IA) Copiar link Erro ao copiar link Compartilhar vaga Link copiado Ir para candidatura Descrição da vaga Na Bemobi valorizamos o espírito inovador e colaboramos para que pessoas potencializem o seu melhor e, juntos, identificamos afinidades e oportunidades. Se você procura desenvolvimento, desafios e um ótimo ambiente de trabalho, está no lugar certo! Estamos buscando um(a) Staff Engineer com foco em Inteligência Artificial para, dentro de Core Engineering, ajudar a levar a IA a sério em toda a companhia — não como um assistente avulso, mas como plataforma, prática e cultura. É uma frente nova, com espaço real para definir direção num tema que ainda não tem cartilha pronta. #SejaBemober 💙🚀 Responsabilidades e atribuições • Construir e evoluir a plataforma de IA interna — camada compartilhada (roteamento de modelos, versionamento de prompts, registro de tools, memória, observabilidade e custo), separada das soluções de cada área, com caminho pavimentado e self-service para times tech e não-tech. • Ser dono das decisões de arquitetura de sistemas agênticos de ponta a ponta: orquestração, estado, idempotência, retentativa/durabilidade, RAG, escolha e roteamento de modelos, build vs. buy — planejando, executando e observando. • Medir a eficácia das soluções de IA (eficácia de RAG, confiabilidade de agentes, taxa de alucinação) com datasets de avaliação e regressão, usando os números pra decidir — não só pra monitorar. • Transmitir conhecimento e elevar a barra da empresa em IA: treinamentos, materiais e boas práticas que escalem o uso para além do time, traduzindo necessidades de áreas não-técnicas em solução. • Entrar em projetos estratégicos com mão na massa, codando em entregas de alto impacto e prazo curto quando isso move um ponteiro relevante do negócio. • Tomar e documentar decisões de arquitetura com clareza de trade-offs, custo e impacto. • Promover cultura de observabilidade, segurança e performance nas soluções de IA. Requisitos e qualificações • Base sólida em arquitetura de sistemas distribuídos e cloud, com ownership de ponta a ponta (planeja, executa e observa). • Proficiência em pelo menos uma linguagem de backend moderna (Go e Python são as principais da área; base relevante em Java/Kotlin também conta). • Experiência prática (hands-on) com IA generativa / LLMs, incluindo os fundamentos: RAG, MCP e orquestração de agentes (com frameworks de mercado ou solução própria). • Capacidade de avaliar e medir eficácia de IA (groundedness/faithfulness, datasets de avaliação, regressão) — construir e saber se está funcionando. • Boa comunicação e liderança técnica: transita entre times, atende cliente interno tech e não-tech, e influencia por argumento e não por hierarquia. • Visão crítica e estratégica para operar num tema sem receita pronta. • Mentalidade de aprendizado contínuo, com atualização autônoma em IA. Diferenciais • Go e Python como stack de trabalho; vivência em AWS. • Curiosidade autodirigida comprovada: POCs, projetos próprios, exploração fora do trabalho formal (quem constrói IA, não só quem a usa no dia a dia). • Experiência criando conectores/MCP próprios e orquestração durável de agentes (padrões estilo Temporal/Hatchet: checkpoint de estado, replay, idempotência). • Prática em avaliação, observabilidade e segurança de sistemas de IA. • Experiência levando plataformas internas como produto (foco em quem consome). • Vivência em pagamentos digitais / fintech de alta escala. O que valorizamos no perfil • Constrói, não só adota — vai a fundo, faz suas próprias POCs, se mantém atualizado de forma autônoma. Não buscamos "5 anos de especialista em IA" (não existe); buscamos quem está construindo de verdade e no ritmo do campo. • Comunicação e influência — passa conhecimento com clareza para públicos tech e não-tech e gere expectativa sobre os limites da IA. • Visão sistê