Atuar como referência técnica no desenvolvimento de agentes conversacionais inteligentes e arquiteturas multiagentes baseadas em IA Generativa, utilizando Python, LangGraph, LangChain e frameworks modernos de orquestração de LLMs. Desenvolver soluções capazes de compreender contexto, raciocinar, tomar decisões e automatizar jornadas completas de vendas e atendimento.Responsabilidades & AtribuiçõesDesenvolver agentes inteligentes utilizando Python, LangGraph, LangChain e frameworks de IA Generativa;Construir arquiteturas multiagentes com capacidade de colaboração, memória, contexto e tomada de decisão;Desenvolver fluxos conversacionais complexos para canais de voz, chat, WhatsApp, formulários e canais digitais;Implementar integrações com modelos LLMs (OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral ou similares);Desenvolver pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) com busca vetorial e bases corporativas;Trabalhar na construção de agentes especialistas para retenção, cobrança, suporte técnico, vendas e atendimento;Desenvolver integrações com APIs corporativas, CRM, sistemas legados, telecom e plataformas omnichannel;Implementar memória conversacional, reasoning chains e mecanismos de contextualização;Garantir escalabilidade, observabilidade, monitoramento e governança das soluções de IA;Participar da definição da arquitetura cognitiva e dos padrões técnicos da plataforma de IA;Trabalhar com engenharia de prompts, embeddings, vector databases e orchestration engines;Desenvolver mecanismos de fallback, validação, guardrails e segurança de IA;Otimizar performance, custo e tempo de resposta das aplicações baseadas em IA;Colaborar com áreas de negócio, CX, arquitetura, dados e engenharia;Participar de POCs e evolução contínua das capacidades de IA da plataforma.Obrigatórias / EssenciaisFormação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.Experiência sólida com desenvolvimento Python.Experiência com LangGraph, LangChain ou frameworks similares de IA Generativa.Conhecimento em arquiteturas multiagentes e agentes autônomos.Experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI ou similares).Experiência com RAG, embeddings e vector databases.Conhecimento em bancos vetoriais como Pinecone, Weaviate, ChromaDB, FAISS ou similares.Experiência com APIs REST, microsserviços e arquitetura distribuída.Conhecimento em Docker, Kubernetes e cloud computing (AWS, Azure ou GCP).Experiência com Git, CI/CD e práticas DevOps.Conhecimento em engenharia de prompts e context engineering.Capacidade analítica e resolução de problemas complexos.Boa comunicação e colaboração multidisciplinar.Inglês técnico para leitura de documentação e integração com soluções globais.