Analista de Inteligência Artificial Jr. (AI Engineer / Agentes & MCP)

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES

• •Desenvolvimento de Ferramentas MCP (Model Context Protocol): Criar servidores e ferramentas em Python para permitir que os modelos de IA consultem dados em tempo real (PostgreSQL, APIs REST, serviços corporativos).
• •Engenharia de Prompts e Construção de Agentes: Modelar personas, instruções de sistema, guardrails e competências (skills) em plataformas de chat corporativo (ex: LibreChat) e gateways de mensageria (Microsoft Teams).
• •Automação e Integrações: Conectar agentes e ferramentas a fluxos operacionais e webhooks (ex: n8n, APIs).
• •Suporte à Infraestrutura e Deploy: Subir e gerenciar containers de novos agentes e ferramentas utilizando Docker e Docker Compose em ambiente Linux.
• •Testes e Qualidade (Eval): Realizar baterias de testes práticos de agentes, validando alucinações, execução correta de function calling e consumo de tokens.
• •Documentação Técnica: Documentar as ferramentas criadas, esquemas JSON das chamadas de ferramentas e guias de uso para outros times.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

• •Python (Nível Intermediário/Prático):
• •Facilidade em criar scripts, manipular JSON/dicionários, tratamento de erros e chamadas HTTP (requests, httpx).
• •Noções de frameworks assíncronos ou web leves (FastAPI, FastMCP ou similares).

• •Fundamentos de Banco de Dados & SQL:
• •Capacidade de escrever queries SQL (SELECT, JOIN, filtros, agregações) para consulta de dados (PostgreSQL/MySQL).

• •Noções Básicas de Infraestrutura & DevOps:
• •Conhecimento prático de Linux (navegação em terminal, permissões, manipulação de arquivos, variáveis de ambiente).
• •Uso prático de Docker & Docker Compose (subir containers, ler logs com docker logs, inspecionar redes básicas).
• •Versionamento de código com Git (clone, checkout, branch, commit, push, PRs).

• •Familiaridade com LLMs:
• •Entendimento claro dos conceitos centrais: prompts de sistema vs. usuário, tokens, janelas de contexto, temperatura, embeddings e o conceito de Function Calling / Tools.

DIFERENCIAIS

• •Já ter construído ou experimentado com MCP (Model Context Protocol) da Anthropic/open-source.
• •Experiência com ferramentas de automação visual / no-code para fluxos técnicos (ex: n8n).
• •Familiaridade com ecossistemas de LLM corporativos (ex: LibreChat, LiteLLM, LangChain, LlamaIndex, CrewAI).
• •Conhecimento básico sobre RAG (Retrieval-Augmented Generation), busca vetorial (pgvector) ou OpenSearch/Elasticsearch.
• •Noções de reverse proxy (Nginx, Caddy ou NPM).