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Profissional Engenheiro(A) De Software Staff — Ia (Camada De Inteligência) | Remoto

luby

Remoto BR
IA

Score da Vaga

100 pontos
Modelo remoto (+90) IA (+10)

#VemPraLuby💙

Aqui você terá a oportunidade de:

  • Evoluir em um ambiente de alta performance: Uma cultura onde o desenvolvimento é contínuo, com autonomia e envolvimento em projetos nacionais e internacionais que realmente testam suas habilidades e impulsionam seu potencial.
  • Integrar um time apaixonado por tecnologia: Aqui, você vai trabalhar ao lado de talentos experientes em um ambiente colaborativo e disruptivo, utilizando as tecnologias mais avançadas do mercado.
  • Deixar sua marca no mundo: Nossas soluções digitais impactam diretamente a vida de milhares de pessoas, e é a sua chance de ser parte ativa na construção de um futuro mais digital e conectado.
  • Trabalhar de forma remota e com flexibilidade: Seja qual for o seu lugar, estamos prontos para te receber no nosso time!

Sua Missão:

Estamos em busca de um Staff Engineer de IA (L5), com domínio técnico avançado em arquitetura de sistemas de IA em produção, que assuma a concepção e a implementação da camada de inteligência que serve como o núcleo de raciocínio dos nossos produtos — o motor agnóstico de casos de uso que torna os agentes inteligentes.

Esta não é uma posição de pesquisa acadêmica nem de engenharia de prompts em nível de feature. O valor da função está na infraestrutura: os primitivos de recuperação, os padrões de orquestração e a lógica de roteamento que todos os times consomem sem precisar reconstruir. Buscamos alguém que segure a stack inteira na cabeça, do orçamento de tokens ao SLO de produção, e que elimine o handoff — o design arquitetural, a implementação e a avaliação vivem nas mesmas mãos.

Essa pessoa atuará com autoridade arquitetural entre os times, em ambiente híbrido no Canadá, escrevendo os padrões que os demais consomem, conduzindo design reviews e sendo a referência quando um problema difícil de sistemas de IA não tem resposta óbvia — com forte atenção às restrições de dados sensíveis (PHI), orçamentos de latência e requisitos de acurácia clínica que o domínio impõe.

Principais Atividades:

  • Arquitetar e implementar a camada de inteligência: context engineering, pipelines de recuperação (RAG, vetorial, grafo), padrões de orquestração, registries de ferramentas e roteamento de LLMs;
  • Projetar e manter o context manager (compactação por janela deslizante, orçamento de contexto ciente de PHI) — a peça de infraestrutura mais crítica do runtime dos agentes;
  • Definir a estratégia de roteamento de LLMs entre modelos de tempo real (voz), modelos de alto volume para classificação, modelos de raciocínio complexo via Vertex AI e modelos locais/open para tarefas sensíveis a PHI;
  • Desenhar padrões de coordenação multi-agente: definições de agentes em YAML (versionadas em git e por SHA), registry de ferramentas com auto-descoberta e protocolos de comunicação agente-a-agente;
  • Arquitetar o Knowledge Graph: como o conhecimento de domínio é codificado, consultado em runtime e auditado, tratando o KG como entregável de primeira classe;
  • Conduzir a orientação arquitetural entre times, estabelecendo o padrão das cinco disciplinas (context engineering, orquestração, observabilidade, evals e manutenção) e garantindo consumo via primitivos de plataforma;
  • Conduzir o pipeline de seleção de modelos: rodar candidatos em benchmarks estruturados (em parceria com o especialista de Evals & Harness) e decidir qual modelo serve cada caso de uso frente a acurácia, latência e custo;
  • Tomar a decisão entre fine-tune, RAG e prompting, fazendo os handoffs adequados para os times de RLHF/Preference Learning e Data & ML quando necessário;
  • Avaliar e integrar capacidades de modelos de fronteira à medida que surgem, mantendo o frontier de custo/latência/qualidade e atualizando a estratégia de roteamento;
  • Assumir a prevenção de alucinações como responsabilidade arquitetural: grounding de saída (toda afirmação rastreável a uma entrada do KG ou fonte recuperada), cadeias de citação auditáveis e padrões de validação de saída;
  • Exercer liderança técnica em nível Staff: propostas arquiteturais, design reviews, ADRs e mentoria de engenheiros sênior.

Requisitos essenciais:

  • Inglês fluente;
  • 10+ anos de experiência em engenharia de software e 5+ anos construindo sistemas de IA/ML em produção (context engineering, RAG e orquestração agêntica);
  • Experiência sólida em construção de features de IA: pipelines RAG, workflows agênticos, streaming UI, orquestração de tool-use e prompt engineering sob restrições de latência e custo em escala de produção;
  • Experiência com sistemas multi-agente: protocolos de comunicação agente-a-agente, registries de ferramentas e padrões de coordenação onde agentes compõem, não apenas fluxos de agente único;
  • Expertise em context engineering: gestão de janela deslizante, estratégias de compactação e design de orçamento de contexto, com entendimento da economia de tokens;
  • Experiência forte em roteamento de LLMs e otimização de custo: seleção de modelos, heurísticas de roteamento, visibilidade de custo por token e frameworks de trade-off qualidade/custo;
  • Fluência em Vertex AI como plataforma principal: endpoints gerenciados, família de modelos Gemini, grounding APIs e Vertex AI Pipelines;
  • Profundidade em systems design e propostas arquiteturais que resistem ao escrutínio de engenharia sênior;
  • Comunicação em nível Staff: condução de design reviews, escrita de ADRs e mentoria de engenheiros sênior;
  • Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou área relacionada (mestrado é um plus).

Será um diferencial:

  • Experiência com LLMs de domínio médico (med-gemma ou equivalente) e sua metodologia de avaliação;
  • Conhecimento dos formatos HL7/FHIR e suas implicações na construção de contexto para IA clínica;
  • Experiência com arquiteturas de knowledge graph: bancos de grafos, ontologias clínicas (SNOMED, ICD), modelos RDF ou property graph;
  • Familiaridade com PIPEDA/PHIPA e com o impacto de residência de dados e tratamento de PHI na arquitetura de contexto;
  • Certificação em cloud (GCP Professional Cloud Architect ou equivalente).

O que oferecemos:

  • Trabalho Remoto: Desfrute da flexibilidade de trabalhar de qualquer lugar do Brasil, com total autonomia e organização.
  • Saúde e Bem estar: Plano de Saúde e Odontológico, Seguro de Vida e Wellhub (Gympass).
  • +Educação: Descontos em cursos da FIAP e MBA USP Esalq para você continuar aprendendo e se desenvolvendo.
  • Diferenciais exclusivos: Descontos em lojas Multilaser, bonificação por indicação de profissionais e negócios, horário adaptável e bônus anual.

Saiba mais sobre cultura, diferenciais e como é ser um #Luber em nossa Página de Carreiras!

Sobre a área de Inteligência Artificial

A área de Inteligência Artificial é atualmente a que mais cresce no mercado de tecnologia. A revolução dos modelos generativos (GPT, Claude, Gemini) criou uma demanda massiva por profissionais especializados em IA.

As principais áreas de atuação incluem Machine Learning Engineering, MLOps, Prompt Engineering, AI Research e Applied AI. Python, TensorFlow, PyTorch e conhecimento de LLMs são skills essenciais.

Salários na área de IA são os mais altos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades de trabalho remoto para empresas internacionais.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Dica do Especialista

O Poder da Tipografia na Identidade Corporativa

Quando pensamos na identidade visual de uma marca de sucesso, nossa mente é instantaneamente inundada por cores vibrantes e logotipos memoráveis. No entanto, existe um elemento estrutural, muitas vezes invisível para o olho destreinado, que carrega uma parcela gigantesca da personalidade corporativa: a tipografia.

Se as cores são as emoções de uma marca e o logotipo é o seu rosto, a tipografia é o seu tom de voz. Escolher uma fonte não é um mero detalhe estético; é uma decisão estratégica que define como cada palavra da sua empresa será "ouvida" pelo público antes mesmo de ser lida.

1. A Psicologia das Formas e o Subtexto da Mensagem

Nossos cérebros estão condicionados a associar formas geométricas a conceitos abstratos. Diferentes estilos tipográficos evocam reações psicológicas distintas e imediatas:

Tradição & Respeito
Modernidade & Clareza

Marcas de luxo, jornais tradicionais e escritórios de advocacia frequentemente adotam fontes Serifadas (com pequenos traços nas extremidades), pois elas transmitem herança, autoridade e confiabilidade (pense no The New York Times ou na Rolex). Por outro lado, empresas de tecnologia e startups preferem fontes Sem Serifa (Sans-Serif), que comunicam inovação, acessibilidade e minimalismo (como Google, Apple e Spotify).

Usar a tipografia errada cria uma dissonância cognitiva. Imagine um banco tradicional usando uma fonte de visual infantil (como a infame Comic Sans) em seus contratos; a credibilidade seria arruinada instantaneamente, independentemente da qualidade dos serviços oferecidos.

2. Legibilidade, Leiturabilidade e Experiência do Usuário (UX)

A função primária da tipografia não é a beleza, mas a comunicação. No universo digital atual, onde o consumo de informação ocorre em telas de diferentes tamanhos, a legibilidade é rei.

"A tipografia é a arte de dotar a linguagem humana de uma forma visual duradoura, e, portanto, independente."
— Robert Bringhurst, mestre tipógrafo

Estudos comprovam que uma boa tipografia reduz a carga cognitiva do usuário. Quando as letras têm o espaçamento correto (kerning e tracking) e o contraste adequado com o fundo, o leitor absorve a mensagem sem esforço. Uma má escolha tipográfica causa fadiga visual, aumentando a taxa de rejeição (bounce rate) de sites e aplicativos e impactando negativamente nas conversões.

3. Propriedade e Reconhecimento Instantâneo

A tipografia pode ser tão icônica que dispensa a necessidade do próprio nome da empresa. Considere a silhueta inconfundível da fonte da Coca-Cola ou o "N" robusto da Netflix.

O reconhecimento do valor desse ativo fez surgir uma tendência bilionária: as Custom Fonts (fontes proprietárias). Empresas gigantes estão abandonando fontes comerciais licenciadas para criar suas próprias famílias tipográficas. A Apple criou a San Francisco, a Netflix lançou a Netflix Sans e o Airbnb desenvolveu a Cereal. Essa estratégia unifica a voz da marca globalmente, economiza milhões em licenciamento e garante uma identidade visual que nenhum concorrente pode copiar legalmente.

Conclusão

Ignorar o peso da tipografia no desenvolvimento de uma marca é como contratar um excelente orador, mas forçá-lo a sussurrar. Um projeto tipográfico bem executado aumenta a confiança, melhora a experiência do usuário e consolida a lembrança da marca no mercado. A tipografia não é apenas a roupa que as palavras vestem; ela é a própria essência visual da comunicação corporativa.