Sobre a oportunidade
VemSerFrete.com Mova o futuro da logística com a gente Estamos construindo a plataforma digital que potencializa o transporte na América Latina. Na Frete, seu trabalho tem um impacto real e diário na vida de milhões de pessoas. A Frete.com é a maior plataforma de fretes da América Latina e conta com as marcas Fretebras, Cargo X e Intersite. Vem ser Frete.com e conhecer mais sobre o desafio no time de Dados. Sobre o papel Ser uma referência técnica em Inteligência Artificial aplicada (LLMs e Agentes) na Frete.com, liderando o desenvolvimento de sistemas baseados em IA Generativa e agentes que automatizam processos, aumentam a eficiência operacional e geram impacto direto no negócio. Atuar na construção de soluções ponta a ponta — da concepção à produção — garantindo qualidade, confiabilidade, escalabilidade e integração com os sistemas da companhia.
Responsabilidades
Desenvolver aplicações de IA Generativa e sistemas multi-agentes ponta a ponta (backend + orquestração + integração); Projetar e implementar agentes que executam tarefas e workflows reais (não apenas respostas conversacionais); Estruturar e evoluir arquiteturas baseadas em LLMs (RAG, tool calling, memory, orchestration); Integrar modelos de linguagem aos sistemas internos via APIs, garantindo automação de processos; Construir pipelines de dados e bases vetoriais para suportar aplicações com alta precisão e baixo nível de alucinação; Definir e implementar métricas de qualidade para agentes (assertividade, groundedness, taxa de erro); Monitorar e otimizar performance, latência e custo (tokens / inferência); Garantir observabilidade, rastreabilidade e confiabilidade das soluções em produção; Investigar falhas e propor melhorias estruturais contínuas; Trabalhar em conjunto com times de Produto, Engenharia e Operações para desenvolver soluções com impacto direto no negócio; Promover boas práticas de engenharia, revisão de código e compartilhamento de conhecimento; Habilidades e pré-requisitos Experiência sólida em engenharia de software; Domínio de Python e desenvolvimento de APIs (FastAPI, Flask ou similares); Experiência prática construindo aplicações com LLMs em produção (com cases reais); Experiência com frameworks de agentes (LangGraph, LangChain, CrewAI ou similares) ou implementação própria de orquestração; Experiência com: RAG (chunking, retrieval, re-ranking); Function / tool calling; Integração com APIs ; Experiência no desenvolvimento de agentes que executam ações e automatizam processos; Experiência com bancos vetoriais em produção (ex: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector); Experiência com avaliação de qualidade de LLMs e mitigação de alucinação; Experiência com monitoramento, observabilidade e operação de sistemas em produção; Familiaridade com trade-offs de produção: latência, custo e escalabilidade; Experiência com versionamento de código (Git); Boa comunicação, pensamento estruturado e orientação a resultados; Capacidade de transformar problemas de negócio em soluções técnicas.