Staff AI Engineer | Remoto

A nstech é a maior plataforma de tecnologia e softwares para logística e supply chain da América Latina. Ela conecta toda a cadeia de transporte — embarcadores, transportadoras, corretores e motoristas — em um único ecossistema digital para tornar as operações mais eficientes, seguras e econômicas. A nstech está estruturando sua área de IA para levar essa escala para dentro dos produtos e da operação: agentes e modelos que resolvem problemas reais de quem move carga, com valor medido. São quatro times — adoção de IA nas áreas de negócio, plataforma de agentes e modelos, IA nos produtos e pesquisa aplicada — num momento em que há muito a construir. Buscamos uma pessoa Staff AI Engineer para o time de AI Capabilities, que constrói a plataforma de agentes e modelos da nstech. Você será a dona técnica do harness de agentes, do catálogo de tools e do MCP Hub — e vai construir, com as próprias mãos, o primeiro agente ponta a ponta, que serve de referência para todos os que vierem depois. O que você escrever nos primeiros meses vai definir como a nstech constrói agentes pelos próximos anos. O harness é único: autenticação, roteamento de modelos, retry e log estruturado, atendendo sobre a mesma base o agente interno e o agente que vai para o cliente, cada um com seus guardrails. As tools expõem domínios reais da operação logística — viagem, documento fiscal, risco, frete. O padrão vale mais que o agente. O sucesso aparece quando outro time coloca o segundo agente no ar em uma fração do tempo que o primeiro levou. Por que esta vaga Papel de fundação técnica, com autonomia real sobre desenho e padrão Agente em produção de verdade, com isolamento por cliente, auditoria por execução e custo por chamada — não demo Um domínio ainda pouco explorado por IA: a cadeia de transporte de carga, de ponta a ponta Time pequeno e sênior, com acesso direto à liderança da área

Construir e manter o harness de agentes em produção: autenticação, roteamento de modelos, retry, log estruturado e observabilidade Entregar a primeira versão do MCP Hub, com o conjunto inicial de tools por domínio de negócio Construir o primeiro agente novo ponta a ponta, como referência técnica documentada Definir os padrões de construção — estrutura de projeto, versionamento de prompt, testes e evals — e fazer com que sejam seguidos Levar o primeiro time de produto para a plataforma, com documentação e acompanhamento próximo Participar das decisões de arquitetura, incluindo gateway de LLMs e camada de contexto Ser referência técnica para o time e para quem constrói sobre a plataforma

Trajetória sênior ou staff em engenharia de software, com sistemas em produção sob sua responsabilidade Aplicações com LLM além do protótipo: orquestração, tool calling, gestão de contexto, tratamento de falha e avaliação automatizada Python e/ou Node em nível profissional, com prática de teste, revisão e CI/CD Integração com APIs e sistemas heterogêneos, incluindo os que não foram desenhados para serem usados por agente Capacidade de definir padrão técnico e fazê-lo pegar em outros times, por documentação e exemplo Uso crítico e cotidiano de ferramentas de IA no próprio trabalho Desejáveis MCP (Model Context Protocol), frameworks de agentes ou orquestração multiagente Gateways de LLM (LiteLLM, Foundry, AI Gateway ou equivalentes) Evals automatizados com conjunto dourado de casos rodando em CI Cloud, containers e infraestrutura como código Arquitetura de eventos (Kafka ou equivalente)