[Job-32336] Mid-level IA Python Developer (Backend), Brazil

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions. Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.  Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. A CI&T busca uma pessoa Engenheira de IA Python Pleno para integrar o time de desenvolvimento do agente de atendimento de IA, com foco em jornadas B2C e B2B. Seu papel será integrar modelos de IA com o mundo real, implementando ferramentas (Tools) via APIs, mantendo fluxos conversacionais e evoluindo pipelines de RAG para garantir um atendimento eficiente e de qualidade. Responsabilidades: Desenvolver e manter APIs e Webhooks padronizados que servirão como as "mãos" do agente de IA (Tools), garantindo segurança e tratamento de erros rigoroso. Apoiar o desenho e a manutenção de máquinas de estado/grafos de conversação, ajudando a controlar o contexto das interações para que a IA não se perca em conversas longas. Monitorar e ajustar a recuperação de contexto da base de conhecimento, refinando os dados entregues ao LLM para melhorar a acurácia das respostas. Atuar em conjunto com pessoas Engenheiras Seniores para discutir melhorias arquiteturais, analisar métricas de produção e implementar novas camadas de segurança e orquestração. Requisitos para este desafio: Compreensão prática no uso de LLMs e técnicas de Prompt Engineering, incluindo mitigação de alucinações, gestão de janela de contexto e geração de saídas estruturadas (JSON/Pydantic). Experiência prática na construção e manutenção de pipelines de RAG (ingestão, chunking, geração de embeddings e buscas em bancos de dados vetoriais). Capacidade de conectar LLMs a sistemas externos de forma segura via Function Calling (Tools), com forte validação de dados de entrada e saída. Sólida experiência em desenvolvimento backend com Python, consumo e criação de APIs REST, webhooks e autenticação. Capacidade de debugar e analisar respostas do modelo, apoiando a criação de casos de teste para garantir que alterações de prompt ou base de dados não quebrem fluxos existentes. Vivência prática com frameworks de orquestração de IA como LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou similares. Uso prático de ferramentas de tracing de LLMs para debugar chamadas e analisar latência (ex: Langfuse, LangSmith ou similares). Domínio de Git, Docker e bancos de dados relacionais/NoSQL. Conhecimento básico em filas e processamento assíncrono (Redis, SQS ou Celery). [Opcional] Diferenciais: Familiaridade com metodologias automatizadas de EVALs (LLM-as-a-judge). Interesse e conhecimento em Model Context Protocol (MCP).     #LI-DJ1 #LI-midsenior