Engenheiro De Ia

Engenheiro(a) de IA

Sobre a vaga

Estamos vivendo uma transformação profunda na forma como construímos soluções internas. Na SRM, a Inteligência Artificial não é apenas uma ferramenta de produtividade: ela se tornou uma capacidade estratégica para automatizar processos, acelerar operações, apoiar decisões e reduzir atividades manuais em diversas áreas da companhia.

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA para atuar na construção de soluções departamentais utilizando Inteligência Artificial, agentes autônomos, automações, integrações e plataformas low-code/no-code quando apropriado.

Essa posição combina engenharia de software, automação de processos e IA aplicada, exigindo uma visão prática de como transformar necessidades de negócio em fluxos automatizados e soluções inteligentes que gerem impacto real para a organização.

O desafio

• Identificar oportunidades de automação e otimização em processos internos.
• Construir soluções baseadas em Inteligência Artificial para áreas de negócio.
• Desenvolver agentes, assistentes virtuais e fluxos automatizados.
• Integrar sistemas corporativos utilizando APIs, eventos e serviços.
• Reduzir atividades operacionais manuais através de automação inteligente.
• Estruturar soluções escaláveis, seguras e governadas para uso corporativo.
• Atuar próximo às áreas de negócio entendendo problemas e transformando-os em soluções práticas.

O que você vai fazer

✅ Desenvolver soluções utilizando modelos de linguagem (LLMs), agentes e frameworks de IA.

✅ Construir integrações entre sistemas corporativos, APIs e plataformas SaaS.

✅ Desenvolver Skills, Tools, MCP Servers e componentes reutilizáveis para ecossistemas de IA.

✅ Criar automações de processos e fluxos de trabalho utilizando IA e plataformas de integração.

✅ Implementar pipelines de processamento de dados, classificação, análise e tomada de decisão assistida.

✅ Desenvolver aplicações e serviços para suportar agentes e assistentes corporativos.

✅ Participar do desenho de arquiteturas para soluções de IA e automação.

✅ Definir mecanismos de observabilidade, auditoria e governança para soluções baseadas em IA.

✅ Documentar arquiteturas, integrações e fluxos de negócio.

✅ Trabalhar em conjunto com áreas de negócio para identificar oportunidades de ganho de eficiência operacional.

Requisitos

• Experiência com desenvolvimento de software utilizando linguagens como Python, Java, C#, JavaScript/TypeScript ou Golang.
• Conhecimento em consumo e desenvolvimento de APIs REST e/ou GraphQL.
• Experiência com integração entre sistemas.
• Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais.
• Vivência com Git e práticas modernas de engenharia de software.
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções técnicas.
• Facilidade para aprender novas tecnologias e ferramentas de IA.

Diferenciais

• Experiência com LLMs como OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek ou similares.
• Conhecimento em frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou equivalentes.
• Experiência na construção de agentes autônomos e sistemas multiagentes.
• Desenvolvimento de MCP Servers e integrações para ferramentas de IA.
• Experiência com RAG (Retrieval Augmented Generation).
• Conhecimento em bancos vetoriais e mecanismos de busca semântica.
• Experiência com automação de processos e workflow engines.
• Conhecimento em Docker, Kubernetes e ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Experiência com mensageria e arquitetura orientada a eventos.
• Conhecimento em observabilidade, monitoramento e governança de IA.
• Experiência com plataformas de automação como n8n, Make, Zapier ou similares.
• Vivência em ambientes corporativos com foco em produtividade, eficiência operacional e transformação digital.

O que faz seus olhos brilharem (e os nossos também)

• Enxergar automação como ferramenta de transformação operacional.
• Gostar de resolver problemas reais de negócio utilizando tecnologia.
• Ter curiosidade constante sobre IA, agentes, automação e novas ferramentas.
• Conseguir navegar entre áreas técnicas e áreas de negócio.
• Pensar em eficiência, escalabilidade e impacto antes de pensar em tecnologia.
• Gostar de construir soluções completas, da ideia até a operação.
• Entender que IA não substitui processos bem definidos, mas amplifica resultados quando aplicada corretamente.

Tecnologias frequentemente utilizadas

• Python
• Java
• C#
• TypeScript
• APIs REST
• Docker
• Kubernetes
• PostgreSQL
• LangChain
• LangGraph
• MCP
• OpenAI
• Claude
• AWS
• GitHub
• GitLab
• Ferramentas de IA Generativa