Empresa: Volkswagen do Brasil
Chegou a oportunidade de impactar a indústria automobilística usando tecnologia. Se você é um(a) dev fullstack com experiência criar e manter aplicações com IA generativa, queremos conhecer você! Você terá a chance de trabalhar na indústria 4.0 de ponta a ponta: da integração com LLMs no backend até a interface usada pelas áreas de negócio junto das ferramentas de AI. Nosso time é multidisciplinar e você trabalhará junto com produto, dados e segurança da informação. • Criar e manter APIs e serviços de backend que integram modelos de linguagem (LLMs) com os sistemas corporativos. • Implementar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation), incluindo ingestão, chunking, embeddings e busca vetorial. • Criar agentes e fluxos de tool use / function calling que se conectam com APIs internas e bases de dados. • Criar interfaces web que funcionem bem para interações com IA: streaming de respostas, feedback do usuário e tratamento de erros. • Definir e aplicar práticas de avaliação de modelos (evals), observabilidade, controle de recursos e latência. • Garantir segurança e conformidade: proteção de dados (LGPD), prevenção de prompt injection, controle de acesso e trilhas de auditoria. • Desenvolver os testes necessários para cada caso. • Documentar soluções e compartilhar conhecimento com o time. Requisitos: • Experiência com desenvolvimento de software com atuação comprovada. • Domínio de Python e/ou TypeScript/ Node.js no backend. • Experiência com frameworks frontend modernos (React, Next.js ou similar). • Experiência prática integrando APIs de LLMs (ex.: Anthropic Claude, OpenAI, AWS Bedrock) em aplicações em produção. • Conhecimento de engenharia de prompts e RAG. • Experiência com APIs REST, bancos relacionais, não relacionais e mensageria. • Vivência com cloud (AWS, Azure ou GCP), containers (Docker) e CI/CD. • Boas práticas de engenharia: testes automatizados, code review, versionamento com Git. • Inglês Intermediário a Avançado. Diferenciais • Conhecimento e uso bancos vetoriais (ex.: pgvector, Pinecone, OpenSearch). • Experiência com frameworks de agentes e orquestração (ex.: Claude Agent SDK, LangGraph, LlamaIndex) e com MCP (Model Context Protocol). • Experiência com ferramentas de avaliação e observabilidade de LLMs (ex.: Langfuse, LangSmith, Arize). • Kubernetes e infraestrutura como código (Terraform). • Integração com sistemas corporativos (SAP, Salesforce, ServiceNow). • Experiência no setor automotivo ou de manufatura. Competências comportamentais • Foco solução: do protótipo à produção. • Curiosidade e aprendizado contínuo em um campo que muda rápido. • Consegue explicar temas técnicos para públicos não técnicos. • Pensamento crítico sobre limitações e riscos da IA. • Trabalhar colaborativamente com o time.