<h1>Desenvolvedor(a) Full Stack de IA</h1> 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. <h2>💻 Hard Skills — Requisitos técnicos</h2> <ul> <li> Python avançado para serviços de IA, incluindo FastAPI, programação assíncrona, tipagem com Pydantic, empacotamento e boas práticas de código em produção. </li> <li> Integração com APIs de LLMs, como Anthropic, OpenAI e Gemini/Vertex AI, incluindo function calling, structured outputs, streaming e controle de custos e latência. </li> <li> Engenharia de prompts e contexto, com system prompts, few-shot, decomposição de tarefas e versionamento de prompts como código. </li> <li> Experiência com RAG em produção, incluindo chunking, embeddings, busca vetorial, busca híbrida, re-ranking e avaliação da qualidade da recuperação. </li> <li> Avaliação de modelos de IA, com construção de datasets de teste, métricas automatizadas, LLM-as-judge e testes de regressão. </li> <li> Observabilidade de IA com Datadog LLM Observability ou ferramentas como Langfuse. </li> <li> Conhecimento em segurança de LLMs, prevenção de prompt injection, validação de saídas e OWASP Top 10 for LLM Applications. </li> <li> Integração com APIs REST, autenticação OAuth 2.0/JWT e back-end .NET. </li> <li> Uso avançado de assistentes de código, como Cursor, Claude Code e Copilot, com revisão crítica do código gerado. </li> <li> Conhecimento em testes automatizados com pytest, Git, pull requests, code review, Docker e CI/CD. </li> </ul> <h2>🎯 Principais responsabilidades</h2> <ul> <li> Desenvolver e evoluir soluções com IA, incluindo RAG, agentes, extração estruturada de documentos, sumarização e triagem, desde o protótipo até a produção. </li> <li> Criar e manter datasets de avaliação e rotinas automatizadas de evals, definindo métricas de qualidade para cada caso de uso. </li> <li> Desenvolver, versionar e documentar prompts e pipelines de contexto, escolhendo os modelos conforme qualidade, custo e privacidade. </li> <li> 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. </li> <li> Integrar as soluções de IA à plataforma, disponibilizando serviços para os times de Back-end, Front-end e Mobile. </li> <li> Monitorar qualidade, custos, latência e taxas de erro em produção, investigando respostas incorretas e atuando em incidentes. </li> <li> Trabalhar em conjunto com Produto, UX e áreas clínicas para identificar oportunidades de aplicação da IA e validar hipóteses com protótipos. </li> <li> Apoiar os demais desenvolvedores no uso de IA, revisar códigos e soluções de outros times e definir boas práticas técnicas. </li> <li> Participar dos ritos ágeis, contribuir com estimativas de tarefas e comunicar riscos e limitações das soluções de IA. </li> </ul> <h2>🤝 Soft Skills — Competências comportamentais</h2> <ul> <li> Comunicação técnica escrita: documentar decisões e elaborar PRs e ADRs de forma clara. </li> <li> Colaboração em squad: participar das cerimônias, sinalizar bloqueios e negociar escopo com PM e QA. </li> <li> Autonomia com transparência: conduzir tarefas, buscar soluções e comunicar dificuldades com agilidade. </li> <li> Abertura a feedbacks: participar de code reviews de forma construtiva, tanto ao revisar quanto ao receber sugestões. </li> <li> Pensamento de produto: compreender o problema do usuário antes de desenvolver uma solução. </li> <li> Gestão de prioridades e prazos: estimar tarefas considerando incertezas e renegociar prazos quando necessário. </li> </ul>

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