Sobre o time

Você fará parte de um time de experimentação dedicado a acelerar fluxos de trabalho por meio de soluções de IA. Nosso propósito é simples e direto: identificar oportunidades reais nas áreas de negócio, construir agentes de IA com velocidade e entregar soluções iniciais funcionais para rollout rápido. Aqui, a experimentação é o produto — valorizamos aprendizado rápido tanto quanto entrega.

O que você vai fazer
Descoberta de oportunidades: Imergir nas áreas de negócio para entender desafios operacionais concretos, mapeando tarefas repetitivas, gargalos e processos manuais que podem ser acelerados com IA

Construção de agentes: Projetar e desenvolver agentes de IA com foco em velocidade — do diagnóstico ao protótipo funcional em ciclos curtos

Experimentação estruturada: Testar hipóteses, iterar rápido, documentar aprendizados — e pivotar sem drama quando uma abordagem não funciona

Rollout simplificado: Entregar MVPs (Minimum Viable Agents) para validação junto aos times de negócio, priorizando soluções que funcionam sobre soluções perfeitas

Disseminação: Compartilhar aprendizados, padrões reutilizáveis e boas práticas com o time e com as áreas parceiras

Responsabilidades principais

Levantar e refinar use cases de IA junto a stakeholders de negócio, traduzindo desafios em tarefas técnicas executáveis

Construir pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) conectando LLMs a bases de conhecimento internas — documentos, sistemas e APIs corporativas

Desenvolver e orquestrar agentes conversacionais e de automação utilizando Claude Code, Microsoft Copilot Studio e frameworks como LangChain ou similar

Projetar prompts robustos (system prompts, chain-of-thought, role-based prompting, tool-use prompts) garantindo comportamento confiável dos agentes em contextos variados

Monitorar o comportamento dos agentes, implementar guardrails e mecanismos de segurança e garantir uso responsável de IA

Documentar arquiteturas, fluxos de decisão e lições aprendidas das experimentações

Conhecimentos e habilidades

Obrigatórios
IA Generativa: Experiência prática com LLMs (OpenAI GPT, Claude, Gemini ou similares), compreensão de embeddings e modelos de linguagem

Engenharia de Prompt: Domínio de técnicas avançadas — chain-of-thought, few-shot, role prompting, structured outputs, prompt hardening

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Construção de pipelines com chunking, busca vetorial/semântica, re-ranking e bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone, pgvector ou similares)

Claude Code: Experiência com o ambiente de desenvolvimento assistido por IA da Anthropic para acelerar ciclos de codificação e prototipação

Microsoft Copilot / Copilot Studio: Criação de agentes e assistentes conversacionais integrados ao ecossistema Microsoft 365 e Azure

Programação em Python e/ou TypeScript para construção de pipelines e integrações

Diferenciais
Experiência com frameworks de orquestração multi-agente (LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI)

Exposição a design thinking, lean inception ou metodologias de prototipação rápida

Perfil comportamental
Mentalidade de explorador(a): confortável com ambiguidade, tolerante a falhas rápidas e obcecado(a) com aprendizado

Orientação a impacto: foco em entregar soluções que funcionam para o negócio, não em soluções tecnicamente sofisticadas

Comunicação clara: capacidade de traduzir conceitos técnicos para stakeholders não-técnicos e co-criar soluções com áreas de negócio

Velocidade com qualidade: capacidade de entregar protótipos funcionais em dias, não meses — sem abrir mão de boas práticas mínimas

Autonomia e proatividade: identificar oportunidades sem esperar que te tragam o problema formatado