Descrição
**Responsabilidades**
* Desenvolver e manter aplicações que utilizem modelos de linguagem generativos (LLMs).
* Criar pipelines e automações com LangGraph, LangChain e FastAPI. Implementar e otimizar integrações com APIs de IA, incluindo OpenAI, Anthropic, Mistral ou similares.
* Trabalhar com bancos de dados SQL Server ou SQL em nível básico para integração e persistência de dados.
* Colaborar com o time de dados e machine learning na criação, teste e deploy de agentes inteligentes.
* Criar e evoluir chatbots independentes e autônomos, com capacidade de raciocínio e execução de ferramentas e tarefas.
* Automatizar processos e fluxos com ferramentas como n8n (desejável). Conhecimentos de visual scripting para construir fluxos complexos e modulares de IA.
**Requisitos**
* Python \- domínio na linguagem e principais bibliotecas (essencial). LangGraph / LangChain \- experiência comprovada em criação de pipelines e agentes (essencial).
* Integrações com APIs LLM \- domínio no uso de APIs de modelos generativos (essencial).
* Machine Learning \- conhecimentos em fundamentos e práticas de ML.
* FastAPI \- experiência em desenvolvimento de APIs. SQL Server / SQL \- conhecimento básico para consultas e integrações.
* Modelos generativos \- familiaridade com LLMs, embeddings e vetorização de dados.
* Familiaridade com visual scripting \- desejável para modelagem visual de fluxos de IA.
* n8n diferencial para automação de fluxos de trabalho.
**Diferenciais**
* Experiência com vetorização de dados e RAG (Retrieval\-Augmented Generation).
* Não obrigatório mas interessante saber Conhecimento em Docker, GIT ou CI/CD. (Altamente recomendado)
* Projetos open source ou portfólio com exemplos de uso de agentes e chatbots inteligentes.