Tech Stack: Python TypeScript RAG MCP LangGraph LangSmith Guardrails Azure AI Foundry
Sobre a Função
Procuramos um(a) AI Integration Engineer para desenhar, construir e implementar serviços inteligentes de backend e arquiteturas de agentes de IA. Esta função foca-se no desenvolvimento de pipelines avançados de RAG (Retrieval-Augmented Generation), na orquestração de fluxos complexos baseados em estado com LangGraph e na integração segura de modelos de linguagem através do protocolo MCP (Model Context Protocol).
Responsabilidades Principais
- Desenvolvimento de Serviços: Desenhar, construir e implementar serviços de backend robustos utilizando Python, TypeScript e Azure AI Foundry.
- Integração de APIs e Processamento de Dados: Consumir outputs de sistemas externos via API, garantindo que o sistema processa, exibe e executa ações com base na classificação e extração de dados.
- Otimização de RAG: Desenhar e otimizar pipelines de RAG sobre Manuais de Procedimentos (SOPs) e documentação corporativa para fornecer respostas contextualizadas, precisas e acionáveis.
- Privacidade e Engenharia de Segurança: Desenhar e aplicar rigorosamente uma disciplina de anonimização pré-modelo, garantindo que toda a informação de identificação pessoal (PII) é removida dos payloads antes de os dados chegarem aos modelos fundacionais.
- Orquestração de Sistemas de Agentes: Assumir a arquitetura dos sistemas de agentes e LLMs da equipa — incluindo orquestração de estado com LangGraph, integração de ferramentas via Model Context Protocol (MCP) e fluxos com intervenção humana (human-in-the-loop).
- Avaliação de Sistemas (Evaluation Frameworks): Desenhar e implementar frameworks de avaliação para sistemas de LLM e agentes — cobrindo testes de correção, limites e intenção — integrando ferramentas de monitorização como o LangSmith.
- IA Responsável e Segurança (Guardrails): Estabelecer frameworks de segurança e governança para sistemas de agentes, incluindo a implementação prática de guardrails, testes de segurança e mitigação de riscos de injeção de prompt e alucinações.
- Colaboração e Protipagem: Colaborar de perto com equipas de produto, design e engenharia para traduzir requisitos de negócio em especificações técnicas, identificando proativamente oportunidades de automação e construindo protótipos rápidos.
Requisitos
- Experiência em Engenharia de Software Experiência sólida em engenharia de software, com experiência prática na integração de LLMs e desenvolvimento de aplicações baseadas em IA.
- Arquitetura de Sistemas de IA: Experiência comprovada na arquitetura e colocação em produção de sistemas de agentes ou baseados em LLMs, incluindo engenharia de prompts, arquitetura de recuperação (RAG) e chamadas de ferramentas/funções (ex: MCP).
- Linguagens de Programação: Sólidos conhecimentos de Python para serviços de backend e integração de IA, complementados por experiência prática em TypeScript\*JavaScript.*
- Modelos e APIs: Experiência de integração direta com APIs das principais LLMs do mercado (OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude).
- Gestão de Contexto e Dados: Conhecimento aprofundado de bases de dados vetoriais, geração de embeddings e frameworks de orquestração (LangChain, LangGraph).
- Proficiência Linguística: Elevado nível de proficiência na língua inglesa para interação com equipas globais e stakeholders.
Requisitos Adicionais Valorizados
- Familiaridade com bibliotecas científicas de Python (ex: PyTorch, TensorFlow).
- Experiência no desenvolvimento e operação de aplicações Cloud Native, incluindo infraestrutura como código (IaC) e práticas de observabilidade.
- Experiência com pelo menos uma plataforma Cloud e pipelines de CI/CD aplicados a ML (MLflow, GitHub Actions, etc.).
Pagamento: 1 600,00€ - 2 500,00€ por mês
Benefícios:
- Cartão/Ticket refeição
- Seguro saúde
Localização do trabalho: Trabalho remoto híbrido em Lisboa
