Desenvolver CLI corporativo para invocação de agentes.
Criar runtime de agentes e registry de skills.
Criar LLM gateway corporativo, implementando controle de uso e rate limiting.
Garantir versionamento de agentes e skills, além de implementar logging estruturado de prompts e outputs.
Implementar mecanismos de auditoria, filtros de input/output e controle de dados sensíveis.
Apoiar a definição de tiers de uso (n8n) e stack oficial de modelos.
Criar métricas executivas de uso de IA, além de telemetria e observabilidade.
Integrar soluções com Kubernetes e CI/CD a nível de arquitetura

Forte experiência em Back-end utilizando Node.js ou Python.
Sólidos conhecimentos em arquitetura de APIs, sistemas distribuídos e arquitetura multi-tenant.
Experiência prática com autenticação (OAuth/JWT/RBAC), observabilidade (logs, métricas), versionamento semântico e testes automatizados.
Perfil "AI-Native" mandatório: uso diário de ferramentas como GitHub Copilot, Cursor ou Codeium.
Idioma: Inglês Técnico/Avançado (Comunicação Global).
Desejável: Experiência com LLM APIs (OpenAI, Azure), RAG, design de SDK, e conhecimento de prompt injection.
Diferencial: Já ter colocado GenAI em produção, implementado controle de custos ou criado abstrações reutilizáveis.
Sistemas Distribuídos envolvendo Cloud.
Estrutura de Dados.
Design Patterns.
Algoritmos.

Analista de Engenharia de Software Sênior

Key skills