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SONDA
Hire Overseas
Engenheiro Sênior de IA Implantada (Gemini) (PCS848)
RemotoBrasil
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil
JavaScriptTypeScriptPythonReactAWSGCPTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Horário de Trabalho
💼 Engenheiro Sênior de IA Implantada (Gemini)
🌎 Peru, Argentina, Brasil
🏠 Remoto
- 100% configuração remota para que você possa trabalhar onde for mais produtivo
- Esta posição opera em regime de tempo integral, com horários dedicados para garantir o alinhamento com a equipe e a entrega de trabalho de qualidade
- Disponibilidade durante o horário comercial dos EUA
Sobre Nosso Cliente
Nosso cliente é uma consultoria global de dados e IA que atende clientes corporativos em diversos setores, incluindo bens de consumo, serviços financeiros, saúde, manufatura e setor público, com uma equipe de especialistas em dados e IA distribuída por mais de 20 países.
Sobre a Vaga
Estamos procurando um Engenheiro Sênior de IA Implantada especializado em Gemini Enterprise e no stack de IA do Google para projetar, construir e entregar produtos de IA full-stack para clientes corporativos. Você trabalhará embarcado com os clientes, levará recursos de IA da ideia à produção e servirá como referência da equipe para a plataforma de IA corporativa do Google.
Você será o responsável por seus componentes de ponta a ponta: o front end, o serviço por trás dele, os pipelines de dados e recuperação que o alimentam, a implantação e as avaliações que comprovam seu funcionamento. Além da profundidade na plataforma Google, espera-se que você entregue com confiança em todo o full stack, incluindo desenvolvimento full-stack, engenharia de dados, infraestrutura de nuvem e comunicação com o cliente.
Responsabilidades
- Desenvolver interfaces voltadas para o usuário em TypeScript e React, juntamente com os serviços backend e APIs por trás deles em Python ou Node
- Implementar comportamento de agente, incluindo orquestração, chamadas de ferramentas e funções, memória e mecanismos de segurança
- Construir pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG), cobrindo ingestão, divisão (chunking), embeddings e busca vetorial e híbrida
- Projetar e construir agentes com modelos Gemini, Vertex AI, o Agent Development Kit (ADK) e o Agent Engine
- Implementar e configurar Gemini Enterprise para clientes, incluindo Agent Designer, a Caixa de Entrada (Inbox) para gerenciar agentes de longa duração e sandboxes de agentes
- Conectar Gemini Enterprise aos cenários de aplicativos do cliente por meio de conectores de primeira e terceira partes, com permissões, governança e auditabilidade adequadas
- Construir aplicativos fundamentados e com suporte de recuperação (retrieval-backed) com Vertex AI Search, RAG Engine, fundamentação com Google Search e BigQuery como a base de dados
- Implementar interoperabilidade de agentes por meio do protocolo A2A e MCP, e acompanhar de perto os lançamentos do Google para traduzir novas capacidades em valor para o cliente
- Escrever suítes de avaliação e testes de regressão para recursos baseados em LLM, monitorando custo, latência e qualidade em produção
- Implantar em infraestrutura de nuvem em GCP, Azure ou AWS, e construir e manter os pipelines de dados que alimentam os sistemas de IA
- Usar ferramentas de codificação de agente como Claude Code, Gemini CLI, Codex ou Cursor diariamente com bom senso sobre verificação e revisão
- Comunicar progresso, trade-offs e bloqueios claramente para clientes e líderes de projeto, e apoiar pré-vendas quando necessário
- Orientar engenheiros juniores e contribuir para aceleradores internos, componentes reutilizáveis e padrões de engenharia
O Que Buscamos
- 3 a 5 anos de experiência em engenharia de software ou dados, com uso prático extensivo de ferramentas de IA e desenvolvimento baseado em LLM no último ano
- Forte experiência prática com o stack de IA do Google, incluindo modelos Gemini, Vertex AI e, idealmente, Gemini Enterprise ou ADK, com pelo menos uma solução levada à produção em GCP
- Fortes habilidades de programação em Python e TypeScript ou JavaScript, com experiência na construção e consumo de APIs
- Experiência com desenvolvimento front-end em React ou frameworks similares, e pelo menos um framework backend
- Experiência prática com RAG, embeddings e busca vetorial, e com pelo menos um framework de agente como Google ADK, LangGraph ou LangChain
- Forte experiência de trabalho com GCP; Azure ou AWS é um diferencial
- Fluência com ferramentas de codificação de agente como Claude Code, Gemini CLI, Codex ou Cursor, e experiência na construção e manutenção de pipelines de dados
- Proficiência profissional em inglês no nível C1 ou C2 no mínimo, pois você trabalhará diariamente com clientes e colegas internacionais
- Bacharelado ou Mestrado em ciência da computação, engenharia ou área relacionada, ou experiência prática equivalente
- Uma certificação Google Cloud é um forte diferencial na candidatura; se você ainda não possui uma, obtê-la nos primeiros dois meses é obrigatório, com patrocínio do exame e tempo de preparação fornecidos. A certificação preferencial é Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, cobrindo Vertex AI, IA generativa e ML de produção
Requisitos de Candidatura
Por favor, envie:
- Um currículo atualizado
- Um link do GitHub ou portfólio mostrando sistemas de IA ou projetos full-stack que você construiu e lançou em produção, com foco no stack de IA do Google ou trabalho de agente
- Um vídeo Loom de 1 a 2 minuto(s) apresentando-se, detalhando um sistema de IA em produção que você gerenciou de ponta a ponta no Google stack, e explicando como você abordou a avaliação e a confiabilidade durante o desenvolvimento da funcionalidade
Apenas candidatos que enviarem portfólio e vídeo Loom serão movidos para a próxima etapa do processo de contratação.
Diferenciais
- Experiência com servidores MCP, padrões multi-agente ou ferramentas de avaliação de LLM como LangSmith, Langfuse ou promptfoo
- Experiência com pipelines de Terraform ou CI/CD
- Experiência com integrações de GCP, BigQuery ou Google Workspace juntamente com Gemini Enterprise
Remuneração e Tempo Livre
- Remuneração paga em USD
- Pagamento quinzenal nos dias 15 e 30
- Tempo Livre Remunerado de acordo com a política da empresa
- Feriados observados de acordo com as diretrizes da empresa
Mais oportunidades com um só perfil
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