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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