Senior AI Engineer

8+ anos de experiência na carreira Inglês avançado LLMs RAG AI Guardrails Conhecimentos Desejáveis pgvector TypeScript PostgreSQL Automação de Processos IA Multimodal Observabilidade de Sistemas de IA OCR Machine Learning IA Antifraude LangGraph Python LangChain Tarefas e Responsabilidades A Fluxo é uma startup focada na digitalização do mercado de veículos seminovos. Estamos construindo, do zero, uma plataforma que torna a compra e venda de carros usados segura de ponta a ponta — incluindo a custódia do dinheiro do negócio até a entrega do veículo. A empresa nasce IA-native: a IA conduz o fechamento — lê documentos, mapeia risco de fraude, resolve exceções e mantém as partes andando — enquanto o dinheiro só se move por regras auditáveis. Buscamos um(a) Senior AI Engineer para trabalhar lado a lado com o Founder e com o(a) Tech Lead, construindo a camada de IA que permite à operação escalar sem crescer na mesma proporção da equipe — sempre dentro de limites claros de segurança, já que o produto lida com dinheiro de terceiros e dados sensíveis. Essa posição vem com participação societária (equity). O que você vai fazer Construir a leitura e extração de dados de documentos do negócio (CRLV, CNH, laudo, contrato), com conferência cruzada entre eles. Detectar risco de fraude em documentos e negócios: documento adulterado, dados inconsistentes, padrões de golpe conhecidos. Construir agentes que conduzem a conversa com comprador, vendedor e intermediário (incluindo WhatsApp), em que cada parte vê apenas o que lhe cabe. Automatizar o tratamento de exceções operacionais e transformar cada exceção resolvida por uma pessoa em regra do sistema ou caso de teste. Priorizar, junto ao Founder, o que automatizar primeiro, com base no tempo medido de cada tarefa desde o primeiro negócio. Criar guardrails com limites claros de atuação: a IA nunca move dinheiro nem altera registros financeiros sozinha — ações sensíveis passam por regras do sistema e aprovação humana. Integrar as automações ao motor do produto (TypeScript, PostgreSQL), trabalhando com o(a) Tech Lead, que é responsável pela arquitetura geral. Montar avaliação contínua (evals) e observabilidade em produção: qualidade, latência, taxa de intervenção humana e custo de IA por negócio, com teto definido. Proteger as automações contra prompt injection e vazamento de dados pessoais (LGPD). O que buscamos Background consistente em engenharia de software, com experiência colocando sistemas de IA/LLM em produção para usuários reais — não apenas protótipos. Experiência com extração de dados de documentos em produção (LLMs multimodais, OCR, saída estruturada). Experiência com orquestração de agentes (LangGraph, LangChain, CrewAI, Semantic Kernel ou equivalentes) — o framework importa menos que o julgamento sobre quando usar agente, modelo clássico ou regra simples. Experiência prática com RAG e bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Weaviate ou similares). Implementação de guardrails e segurança de IA: validação de output, limites de ação automatizada, aprovação humana e prevenção de prompt injection. Experiência com avaliação (evals) e observabilidade de sistemas de IA em produção, incluindo controle de custo por transação. Vivência em automação de processos operacionais de negócio (não apenas chatbots ou assistentes de conteúdo). Capacidade de trabalhar de forma direta com o Founder, traduzindo necessidade de negócio em solução técnica. Vivência em startup em fase de construção (greenfield). Inglês avançado. Diferenciais (não eliminatórios): Detecção de fraude ou modelos de risco em produção Machine learning clássico (classificação, detecção de anomalias, ranking) Sistemas de recomendação ou matching Experiência em produtos que lidam com transações financeiras ou dados sensíveis LLMs em português e documentos brasileiros Automação de atendimento e comunicação via WhatsApp Business API TypeScript/Node.js (nossa stack principal) além de Python PostgreSQL e Supabase Uso fluente de ferramentas de IA no desenvolvimento (assistentes de código, agentes)