Descrição de Vaga
| Código: | 16529 |
| Título da vaga: | Desenvolvedor Python Sênior (Arquiteto designer de software) - 497 |
| Local: | São Paulo, SP |
| Nível Profissional: | Sênior |
| Nível Acadêmico: | Ensino Superior Completo |
| Áreas de Atuação Profissional: | TI - Projetos |
| Descrição: | Vaga: 497 Desenvolvedor Python SR – Urgente ( Arquiteto designer de software) Latam Idiomas: Inglês Avançado ou Nativo Período de Alocação: 12 meses Atuação: Remota Descrição do projeto: O projeto é projetar, construir e operar sistemas de IA agente para produção na NBCUniversal que automatizem fluxos de trabalho significativos em mídias digitais e broadcast. O trabalho inclui um agente completo (uso de ferramentas, raciocínio em várias etapas e encadeamento, streaming, habilidades, integração multimodal, RAG, sandboxing e gerenciamento de estado), APIs e serviços de backend, e fluxos de trabalho em lote em grande escala alimentados por modelos de base (LLMs, VLMs e modelos open-source). A equipe também é responsável por busca e recuperação de conteúdo de mídia rica, por frameworks de avaliação que medem qualidade, confiabilidade e segurança em larga escala, e pelas experiências voltadas para o usuário que exibem essas capacidades. O sistema deve lidar com comportamento não determinístico dos modelos por meio de monitoramento, revisão com intervenção humana e tratamento elegante de falhas, e deve equilibrar qualidade, latência, custo e explicabilidade. A expectativa é entrega em produção, não protótipos, em um ambiente Ágil. |
| Habilidades: | Principais tarefas: O candidato vai arquitetar e construir o sistema agente do zero e integrar múltiplos frameworks de agentes quando apropriado. Ele vai projetar e operar APIs e serviços RESTful, de streaming e assíncronos, escolhendo entre chamadas síncronas, filas, padrões baseados em eventos e WebSockets com base em latência, confiabilidade e escala. Vai construir e orquestrar pipelines de batch em grande escala usando LLMs, VLMs e modelos de deep learning sobre vídeo e mídia rica (usando ferramentas como FFmpeg e OpenCV). Vai projetar e ajustar buscas baseadas em léxico e embeddings (OpenSearch/Elasticsearch), cobrindo relevância, ranking, indexação e desempenho de recuperação. Vai criar e manter conjuntos de dados de avaliação e executar avaliações offline de regressão e avaliações online em produção usando pontuação por rubrica, IA como juiz e revisão humana. Também será responsável pela confiabilidade em produção (monitoramento, tempo de atividade, resolução de defeitos e contribuições para o roadmap) e construir experiências de front-end em React/TypeScript. Finalmente, eles vão produzir artefatos de arquitetura (modelo C4 e designs relacionados), colaborar com os stakeholders de transmissão e mídia do cliente, e tomar decisões documentadas sobre escolhas de modelo, prompting e parâmetros de amostragem. Habilidades necessárias: Sistemas agentivos: 6 a 12 meses construindo agentes que usam ferramentas, conversacionais, de longa duração ou de planejamento, incluindo uma estrutura personalizada com estado, RAG, sandboxing e streaming. Fluência em frameworks como OpenAI Agents SDK, LangGraph, Google ADK ou SmolAgents. Engenharia de backend: 7+ anos em Java, Go, Python ou JavaScript, e 5+ anos entregando software de produção, incluindo APIs, fluxos de trabalho assíncronos, filas, versionamento, autenticação/autorização e observabilidade. Avaliação de IA: 1+ ano avaliando sistemas de IA quanto à qualidade, confiabilidade e segurança, com conjuntos de dados de avaliação, testes de regressão, IA-como-juiz e análise de precisão/recall e significância estatística. Busca e recuperação: 2+ anos arquitetando buscas em grande escala, com métodos lexicais e baseados em embeddings, de preferência OpenSearch ou Elasticsearch. Conhecimento em modelos fundamentais: uso de LLMs e modelos de código aberto além de chamadas de API, incluindo temperatura, top-p, logprobs, estratégias de prompting e trade-offs na escolha de modelos. Arquitetura e processo: modelo C4 e artefatos de design tradicionais, experiência em Agile e um diploma de bacharel em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica ou experiência equivalente. Habilidades desejadas: Multimodal e mídia: experiência com vídeo, mídia visual rica ou IA multimodal, além de conhecimento avançado em fluxos de trabalho de produção digital e broadcast. Treinamento ou ajuste fino de modelos para casos de uso específicos de domínio (LoRA, PEFT). Padrões de design stateful e protocolos de streaming, como WebSockets. Tecnologias de front-end (React, Angular, JavaScript, CSS, HTML). Mais de 5 anos de experiência com AWS e mais de 1 ano com Azure. Práticas de CI/CD. Docker e Kubernetes. Bibliotecas de processamento de mídia, como FFmpeg e OpenCV. |