Senior AI Engineer – Agentes, Plataforma & RAG

AI Engineer building generative AI applications for Guanabara. Collaborating to enhance AI systems with structured agents and semantic layers.

Posted 6/10/2026full-timeRemote • 🇧🇷 BrazilMid-LevelSeniorWebsite

Tools & technologies

JavaScriptNeo4jPythonReact

Key responsibilities & impact

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).

What you’ll need

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.

Comp & perks

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Hard Skills & Tools

PythonFastAPILangGraphLangChainPydanticQdrantLiteLLMPEFTLoRAvLLM