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Compass UOL is a global firm and part of the AI Revolution Company, together transforming organizations using Artificial Intelligence, Generative AI, and other of today's most advanced technologies.

We equip our team with proprietary and external AI-driven tools to design and build digital-native platforms, integrating cutting-edge technologies and enabling companies to innovate, transform their businesses, and drive success in their markets.

To achieve this, we attract and develop the best talent, creating opportunities that enhance people's lives and highlight the positive impact of disruptive technologies.

We empower borderless talent and promote knowledge and opportunities in the latest market trends, driving significant personal and professional growth.

Join us and be part of the AI-driven revolution.

Responsabilidades e atribuições Desenvolver e evoluir serviços back-end em Python para agentes conversacionais e sistemas de atendimento baseados em IA; Projetar, implementar e manter arquitetura de microsserviços, assegurando escalabilidade, resiliência e observabilidade; Integrar agentes de atendimento com sistemas de negócio, APIs internas e serviços externos; Implementar fluxos de orquestração e comunicação entre agentes, serviços e componentes da plataforma; Modelar, armazenar e operar dados em bancos NoSQL, garantindo desempenho e consistência; Contribuir para a padronização técnica e reutilização de componentes de agentes em escala enterprise; Apoiar a definição de boas práticas de desenvolvimento, versionamento e ciclo de vida de agentes de IA; Trabalhar em conjunto com times de arquitetura, dados e negócio para garantir alinhamento técnico e funcional; Apoiar a governança dos agentes de atendimento, incluindo monitoramento, rastreabilidade e controle de qualidade.

Requisitos e qualificações Experiência sólida em desenvolvimento Back-End com Python; Experiência comprovada com arquitetura de microsserviços; Conhecimento prático em LangChain, LangFlow e LangGraph; Experiência na integração de sistemas via APIs REST; Vivência com bancos de dados NoSQL; Capacidade de atuar em ambientes complexos e distribuídos, com múltiplas integrações; Diferenciais: Experiência prática com LLMs, IA Generativa e arquiteturas de agentes (Agentic AI); Vivência com agentes multiagente, incluindo: Parametrização de modelos (temperatura, top-k, top-p); Implementação de guardrails e mecanismos de controle; Desenvolvimento de estratégias avançadas de prompt engineering.

Conhecimento em protocolos MCP, APA e padrões emergentes para agentes; Experiência com frameworks de monitoramento e observabilidade de agentes, como LangFuse, LangSmith ou LangChain Monitoring; Vivência com sistemas de atendimento, chatbots e canais conversacionais; Experiência em ambientes de cloud híbrida (Oracle Cloud, GCP).