Engenheiro(a) de Inteligência Artificial (Agentes Conversacionais e A2A)

Olá, somos a Cruzeiro do Sul Educacional! ⭐ Nós acreditamos no poder de transformação de vidas por meio da educação de qualidade e excelência! Aqui, nós buscamos conectar diferentes pessoas para que possam construir um mundo melhor a partir da educação, com muito trabalho, respeito e dedicação, proporcionando a melhor experiência e apoiando a jornada do conhecimento de mais de 500 mil alunos. A Cruzeiro do Sul Educacional S/A é um dos maiores e mais representativos grupos de educação do país, tendo instituições de ensino academicamente relevantes e marcas reconhecidas em suas respectivas regiões, das suas escolas de ensino básico às instituições de ensino superior. Docentes e colaboradores de diversas áreas trabalham em sintonia para garantir essa construção diária. E estamos sempre em busca de novas pessoas para colaborar com esse objetivo, sejam profissionais que procuram por uma primeira oportunidade no mercado de trabalho, até os mais experientes.Você se identifica e acredita nesse propósito e quer trabalhar em uma de nossas marcas? Venha fazer parte do nosso time! Estamos de braços abertos para recebê-lo(a).Para se candidatar a uma de nossas vagas, é importante manter todos os seus dados atualizados e completos. Fique à vontade para se cadastrar em todas as vagas disponíveis do seu interesse, apenas recomendamos que você finalize um processo antes de iniciar um novo.Responsabilidades e atribuições O DesafioNa CSED3, estamos transformando a maneira como interagimos com usuários e sistemas através de Inteligência Artificial. Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de IA brilhante e focado(a) no desenvolvimento de agentes conversacionais avançados e arquiteturas autônomas.Sua missão será projetar, desenvolver e refinar a lógica de agentes de IA capazes de conduzir interações complexas, resolver problemas de forma autônoma e colaborar entre si. Você será o cérebro por trás da orquestração dos nossos modelos, utilizando o que há de mais moderno na "Família Lang" e no ecossistema Google A2A.Suas ResponsabilidadesDesenvolvimento de Agentes Conversacionais: Criar chatbots, copilotos e assistentes virtuais altamente contextuais, responsivos e humanizados.Orquestração Multi-Agente (A2A): Projetar arquiteturas onde múltiplos agentes de IA (Agent-to-Agent) conversam, delegam tarefas e resolvem problemas de forma colaborativa para alcançar um objetivo final.Engenharia de Prompts e RAG: Desenvolver fluxos avançados de Prompt Engineering e pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para garantir que os agentes utilizem bases de conhecimento proprietárias com altíssima precisão e sem alucinações.Integração no Ecossistema Google: Utilizar as ferramentas e modelos de fundação do Google (Vertex AI, Gemini, etc.) como motor cognitivo das aplicações.Integração de Ferramentas (Tool Calling): Capacitar os agentes com a habilidade de consumir APIs externas, consultar bancos de dados e realizar ações em outros sistemas durante a conversa.Avaliação e Refinamento: Estabelecer métricas de qualidade para as conversas (clareza, retenção de contexto, assertividade) e iterar continuamente sobre a inteligência do modelo.Monitoramento e Observabilidade: Acompanhar a saúde, a performance de inferência e a escalabilidade dos agentes em produção, garantindo a alta disponibilidade e eficiência da arquitetura.O que você precisa ter (Requisitos Essenciais)Linguagem de Programação e Frameworks: Domínio excepcional em Python (foco em desenvolvimento orientado a objetos e assíncrono) com vasta experiência na criação e manutenção de APIs robustas utilizando FastAPI, Flask ou Django.Família Lang (Stack de IA): Experiência prática e avançada com os principais frameworks de orquestração de LLMs:LangChain: Para criação de cadeias lógicas e conexão de componentes.LangGraph: Para orquestração de fluxos cíclicos, stateful e sistemas multi-agente complexos.Langflow: Para prototipação ágil e fluxos visuais.Ecossistema Google: Experiência no consumo de APIs de IA do Google (especialmente família Gemini e plataforma Vertex AI).Agentic AI: Compreensão sólida do ciclo de raciocínio de agentes autônomos (ReAct, Plan-and-Solve) e fluxos A2A.Bancos de Dados Vetoriais: Experiência com implementação e otimização de Vector DBs (ex: Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, pgvector).Observabilidade e Infraestrutura: Experiência prática na configuração de observabilidade, gestão de logs e métricas em produção utilizando Grafana, além de vivência com orquestração de ambientes e containers via Rancher.O que vai te destacar (Diferenciais Fortes)Avaliação de LLMs: Conhecimento em frameworks de testes e métricas para RAG e LLMs (ex: Ragas, TruLens, LangSmith).Integração de Contexto Avançado: Conhecimento em Model Context Protocol (MCP) para padronização e conexão de fontes de dados aos agentes.Memória de Longo Prazo: Experiência na implementação de estratégias de memória persistente e gestão de contexto em sessões longas de conversação.Performance: Habilidade para otimizar o tempo de resposta (latência) e o consumo de tokens das aplicações (Tokenomics).

O Desafio Na CSED3, estamos transformando a maneira como interagimos com usuários e sistemas através de Inteligência Artificial. Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de IA brilhante e focado(a) no desenvolvimento de agentes conversacionais avançados e arquiteturas autônomas. Sua missão será projetar, desenvolver e refinar a lógica de agentes de IA capazes de conduzir interações complexas, resolver problemas de forma autônoma e colaborar entre si. Você será o cérebro por trás da orquestração dos nossos modelos, utilizando o que há de mais moderno na "Família Lang" e no ecossistema Google A2A. Suas Responsabilidades Desenvolvimento de Agentes Conversacionais: Criar chatbots, copilotos e assistentes virtuais altamente contextuais, responsivos e humanizados. Orquestração Multi-Agente (A2A): Projetar arquiteturas onde múltiplos agentes de IA (Agent-to-Agent) conversam, delegam tarefas e resolvem problemas de forma colaborativa para alcançar um objetivo final. Engenharia de Prompts e RAG: Desenvolver fluxos avançados de Prompt Engineering e pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para garantir que os agentes utilizem bases de conhecimento proprietárias com altíssima precisão e sem alucinações. Integração no Ecossistema Google: Utilizar as ferramentas e modelos de fundação do Google (Vertex AI, Gemini, etc.) como motor cognitivo das aplicações. Integração de Ferramentas (Tool Calling): Capacitar os agentes com a habilidade de consumir APIs externas, consultar bancos de dados e realizar ações em outros sistemas durante a conversa. Avaliação e Refinamento: Estabelecer métricas de qualidade para as conversas (clareza, retenção de contexto, assertividade) e iterar continuamente sobre a inteligência do modelo. Monitoramento e Observabilidade: Acompanhar a saúde, a performance de inferência e a escalabilidade dos agentes em produção, garantindo a alta disponibilidade e eficiência da arquitetura. O que você precisa ter (Requisitos Essenciais) Linguagem de Programação e Frameworks: Domínio excepcional em Python (foco em desenvolvimento orientado a objetos e assíncrono) com vasta experiência na criação e manutenção de APIs robustas utilizando FastAPI, Flask ou Django. Família Lang (Stack de IA): Experiência prática e avançada com os principais frameworks de orquestração de LLMs: LangChain: Para criação de cadeias lógicas e conexão de componentes. LangGraph: Para orquestração de fluxos cíclicos, stateful e sistemas multi-agente complexos. Langflow: Para prototipação ágil e fluxos visuais. Ecossistema Google: Experiência no consumo de APIs de IA do Google (especialmente família Gemini e plataforma Vertex AI). Agentic AI: Compreensão sólida do ciclo de raciocínio de agentes autônomos (ReAct, Plan-and-Solve) e fluxos A2A. Bancos de Dados Vetoriais: Experiência com implementação e otimização de Vector DBs (ex: Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, pgvector). Observabilidade e Infraestrutura: Experiência prática na configuração de observabilidade, gestão de logs e métricas em produção utilizando Grafana, além de vivência com orquestração de ambientes e containers via Rancher. O que vai te destacar (Diferenciais Fortes) Avaliação de LLMs: Conhecimento em frameworks de testes e métricas para RAG e LLMs (ex: Ragas, TruLens, LangSmith). Integração de Contexto Avançado: Conhecimento em Model Context Protocol (MCP) para padronização e conexão de fontes de dados aos agentes. Memória de Longo Prazo: Experiência na implementação de estratégias de memória persistente e gestão de contexto em sessões longas de conversação. Performance: Habilidade para otimizar o tempo de resposta (latência) e o consumo de tokens das aplicações (Tokenomics).

Escolaridade: Superior Completo

Horário de trabalho: 09h às 19h (Seg à Sex) 220h

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