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Staff ai engineer - 2543

Starian

  • Experiência sólida em desenvolvimento de software em sistemas de produção, com domínio de boas práticas de engenharia como SOLID, design de APIs, testes automatizados e padrões de arquitetura.
  • Experiência hands-on com LLMs: integração com APIs de modelos, tool-use e function calling na prática.
  • Conhecimento em frameworks de orquestração de agentes de IA e construção de fluxos com estado.
  • Experiência com arquitetura de sistemas distribuídos multi-tenant, com foco em segurança, rastreabilidade e isolamento de dados.
  • Conhecimento sólido sobre ameaças específicas de sistemas com LLM: prompt injection, exfiltração de dados via agente e abuso de ferramentas conectadas.
  • Experiência comprovada com desenvolvimento AI-native uso fluente do Claude Code e/ou ferramentas similares como parte central do fluxo de trabalho. O modelo de desenvolvimento da squad pressupõe autonomia assistida por IA em todo o ciclo: escrita de código, revisão, testes e documentação, incluindo práticas de Spec-Driven Development (SDD).
  • Conforto para atuar em ambiente de alta ambiguidade o produto está sendo construído do zero, sem processos estabelecidos ou histórico de uso para referenciar.

  • Atuar em conjunto com o time de produto no processo de descoberta, contribuindo com viabilidade técnica e sugerindo a melhor forma de implementar as funcionalidades levantadas.
  • Definir e evoluir a arquitetura de software do produto, incluindo o modelo multi-tenant, aplicando as melhores práticas e técnicas para garantir um sistema robusto, seguro e escalável desde o início.
  • Desenvolver e evoluir a camada de orquestração de agentes, incluindo fluxos com estado, chamadas a ferramentas externas e recuperação de falha.
  • Implementar a camada de segurança do produto: defesa contra prompt injection, sandboxing de execução de agentes e isolamento de dados entre tenants.
  • Construir e evoluir a infraestrutura de observabilidade: tracing de chamadas de LLM, custo por execução e monitoramento de qualidade em produção.
  • Desenvolver e manter a camada de model routing, abstraindo múltiplos providers de LLM com base em trade-offs de custo, latência e qualidade.
Vaga publicada há 1 dia atrás
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