Contato do responsável:
Crowd
Dev Python Plsr / AI Engineer em São Paulo
Número de vagas:
1 vaga
Vaga válida até:
07.10.2026, 23:59
Local de atuação:
São Paulo
Faixa salarial:
R$ 12000 - R$ 20000
Regime de contrato:
Prestador de Serviços (PJ)
Detalhes da vaga
Modelo: PJ - Hibrido - 3x presencial
Local: Itaim Bibi São Paulo, SP.
Segmento: Gestor de Investimentos / Fintech
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA para assumir e evoluir sistemas baseados em LLMs (com experiência) que já rodam em produção no núcleo de produtos de crédito e planejamento patrimonial da gestora. Não é um "playground" de protótipos: é IA tomando decisões em um ambiente estritamente regulado, onde cada resposta precisa ser rastreável, defensável e auditável. O desafio central é migrar de arquiteturas de prompts encadeados para agentes autônomos, criando do zero a infraestrutura de avaliação contínua (Evals) para garantir escala sem regressão silenciosa.
Responsabilidades:
Construção de Agentes Autônomos: Criar e evoluir agentes ponta a ponta (internos e para clientes finais) operando com human-in-the-loop quando exigido pela regulação.
Propriedade do Ciclo Completo (E2E): Ser o dono da aplicação abordando prompt engineering, tool calling, memória, guardrails, observabilidade e debugging em produção.
Extração Documental Estruturada: Expandir a leitura inteligente de PDFs (extratos, IRPF, matrículas) com saída tipada e rastreável até a página de origem.
Infraestrutura de Avaliação (Evals): Desenvolver testes probabilísticos, casos-ouro e regressão em CI/CD que funcionem como gate de release.
Otimização de Custos e Latência: Projetar soluções eficientes financeiramente, onde o custo computacional ( por mensagem/análise) é uma restrição crítica de design.
Integração de Sistemas: Conectar LLMs com APIs, bancos de dados, Open Finance e provedores via MCP, RAG e workflows.
Requisitos Obrigatórios:
Engenharia de Software Sólida em Python: Domínio absoluto de arquitetura de código (Stack: FastAPI, AWS, Claude via Bedrock). Vivência com CI rigoroso, tipagem restrita (mypy strict) e ruff.
Experiência Real com LLMs em Produção: Bagagem prática com agentes, tool calling, RAG e guardrails rodando em ambiente real.
Testes e Avaliação Probabilística (Filtro Essencial): É inegociável ter experiência com testes de sistemas de IA. Se a estratégia for "inspeção manual", não é o perfil.
Fluência em IA como Multiplicador de Código: Uso avançado e crítico de ferramentas como Cursor, Copilot ou Claude Code para acelerar o desenvolvimento.
Rigor em Ambiente Regulado: Maturidade para atuar onde a IA não decide sozinha e as restrições (CVM/LGPD) balizam a arquitetura.
Diferenciais:
Conhecimento em Frameworks e Protocolos: MCP em produção, LangGraph, Claude Agent SDK e uso avançado de APIs (Anthropic/OpenAI).
Dados e Parsing: Bancos vetoriais (pgvector), embeddings, busca semântica e OCR/parsing documental em escala.
Infraestrutura: AWS, Terraform (IaC), métricas de LLM.
Domínio de Negócio: Experiência prévia em mercado financeiro, wealth management, crédito ou fintechs.
Local: Itaim Bibi São Paulo, SP.
Segmento: Gestor de Investimentos / Fintech
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA para assumir e evoluir sistemas baseados em LLMs (com experiência) que já rodam em produção no núcleo de produtos de crédito e planejamento patrimonial da gestora. Não é um "playground" de protótipos: é IA tomando decisões em um ambiente estritamente regulado, onde cada resposta precisa ser rastreável, defensável e auditável. O desafio central é migrar de arquiteturas de prompts encadeados para agentes autônomos, criando do zero a infraestrutura de avaliação contínua (Evals) para garantir escala sem regressão silenciosa.
Responsabilidades:
Construção de Agentes Autônomos: Criar e evoluir agentes ponta a ponta (internos e para clientes finais) operando com human-in-the-loop quando exigido pela regulação.
Propriedade do Ciclo Completo (E2E): Ser o dono da aplicação abordando prompt engineering, tool calling, memória, guardrails, observabilidade e debugging em produção.
Extração Documental Estruturada: Expandir a leitura inteligente de PDFs (extratos, IRPF, matrículas) com saída tipada e rastreável até a página de origem.
Infraestrutura de Avaliação (Evals): Desenvolver testes probabilísticos, casos-ouro e regressão em CI/CD que funcionem como gate de release.
Otimização de Custos e Latência: Projetar soluções eficientes financeiramente, onde o custo computacional ( por mensagem/análise) é uma restrição crítica de design.
Integração de Sistemas: Conectar LLMs com APIs, bancos de dados, Open Finance e provedores via MCP, RAG e workflows.
Requisitos Obrigatórios:
Engenharia de Software Sólida em Python: Domínio absoluto de arquitetura de código (Stack: FastAPI, AWS, Claude via Bedrock). Vivência com CI rigoroso, tipagem restrita (mypy strict) e ruff.
Experiência Real com LLMs em Produção: Bagagem prática com agentes, tool calling, RAG e guardrails rodando em ambiente real.
Testes e Avaliação Probabilística (Filtro Essencial): É inegociável ter experiência com testes de sistemas de IA. Se a estratégia for "inspeção manual", não é o perfil.
Fluência em IA como Multiplicador de Código: Uso avançado e crítico de ferramentas como Cursor, Copilot ou Claude Code para acelerar o desenvolvimento.
Rigor em Ambiente Regulado: Maturidade para atuar onde a IA não decide sozinha e as restrições (CVM/LGPD) balizam a arquitetura.
Diferenciais:
Conhecimento em Frameworks e Protocolos: MCP em produção, LangGraph, Claude Agent SDK e uso avançado de APIs (Anthropic/OpenAI).
Dados e Parsing: Bancos vetoriais (pgvector), embeddings, busca semântica e OCR/parsing documental em escala.
Infraestrutura: AWS, Terraform (IaC), métricas de LLM.
Domínio de Negócio: Experiência prévia em mercado financeiro, wealth management, crédito ou fintechs.
Pré-requisitos
Nível de escolaridade
Ensino Superior
Experiência exigida
Entre 5 e 10 anos