11090 - AI Engineer Pleno | AI Automation - Sênior
RunTalent
- Location
- Remote
- Employment
- Full-time
- Level
- Senior Level
Posted 1 day ago
About the role
Runtalent is seeking an AI Engineer to develop intelligent agents and automation workflows using LLMs, LangChain, and RAG pipelines. The role focuses on integrating AI solutions with internal systems to drive business process automation.
Skills
Python
LLMs
Prompt Engineering
LangChain
LangGraph
RAG
Vector Databases
FastAPI
Flask
Docker
Git
CI/CD
Cloud Computing
AI Automation
API Integration
Perks
- Remote Work
Full job details
Este é um cargo remoto.
Oportunidade: AI Engineer Pleno | AI Automation - Sênior
Requisitos:
• Experiência com desenvolvimento em Python (APIs, automações, integrações).
• Experiência prática com LLMs (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI, Gemini ou modelos open source) e engenharia de prompts.
• Desenvolvimento de agentes de IA com LangChain e LangGraph: tool calling, memória, fluxos multi-etapas e orquestração de múltiplos agentes.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): embeddings, chunking e bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Chroma, FAISS ou similares).
• Integração com APIs REST e sistemas corporativos para automação de processos de ponta a ponta.
• Construção de serviços com FastAPI ou Flask, Docker e Git com CI/CD.
• Vivência com pelo menos uma nuvem (AWS, Azure ou GCP) para deploy de soluções de IA.
Desejáveis
• Avaliação e observabilidade de LLMs (LangSmith, Langfuse, RAGAS ou similares) e guardrails.
• MCP (Model Context Protocol) e integração de agentes com ferramentas externas.
• Ferramentas de automação e orquestração (n8n, Airflow, RPA).
• Otimização de custo e latência no uso de LLMs (cache, escolha de modelo, controle de tokens).
• Noções de segurança e privacidade de dados aplicadas a IA (LGPD, dados sensíveis).
Atividades:
• Desenvolver agentes de IA e fluxos com LLMs em Python, usando LangChain e LangGraph.
• Mapear processos de negócio e identificar oportunidades de automação com IA.
• Implementar pipelines de RAG sobre bases de conhecimento e documentos internos.
• Integrar agentes a sistemas, APIs e bancos de dados da empresa.
• Avaliar, monitorar e melhorar a qualidade das respostas, a latência e o custo das soluções.
• Colocar as soluções em produção com testes, versionamento e documentação.
Periodo: 2 meses
Modelo de atuação: remoto
Requisitos:
• Experiência com desenvolvimento em Python (APIs, automações, integrações).
• Experiência prática com LLMs (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI, Gemini ou modelos open source) e engenharia de prompts.
• Desenvolvimento de agentes de IA com LangChain e LangGraph: tool calling, memória, fluxos multi-etapas e orquestração de múltiplos agentes.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): embeddings, chunking e bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Chroma, FAISS ou similares).
• Integração com APIs REST e sistemas corporativos para automação de processos de ponta a ponta.
• Construção de serviços com FastAPI ou Flask, Docker e Git com CI/CD.
• Vivência com pelo menos uma nuvem (AWS, Azure ou GCP) para deploy de soluções de IA.
Desejáveis
• Avaliação e observabilidade de LLMs (LangSmith, Langfuse, RAGAS ou similares) e guardrails.
• MCP (Model Context Protocol) e integração de agentes com ferramentas externas.
• Ferramentas de automação e orquestração (n8n, Airflow, RPA).
• Otimização de custo e latência no uso de LLMs (cache, escolha de modelo, controle de tokens).
• Noções de segurança e privacidade de dados aplicadas a IA (LGPD, dados sensíveis).
Atividades:
• Desenvolver agentes de IA e fluxos com LLMs em Python, usando LangChain e LangGraph.
• Mapear processos de negócio e identificar oportunidades de automação com IA.
• Implementar pipelines de RAG sobre bases de conhecimento e documentos internos.
• Integrar agentes a sistemas, APIs e bancos de dados da empresa.
• Avaliar, monitorar e melhorar a qualidade das respostas, a latência e o custo das soluções.
• Colocar as soluções em produção com testes, versionamento e documentação.
Periodo: 2 meses
Modelo de atuação: remoto