ENGENHEIRO DE IA & ORQUESTRAÇÃO DE AGENTES - RHA4425

Engenheiro de IA

A Intra está construindo agentes de IA e a infraestrutura de dados que sustentam suas operações financeiras. Buscamos alguém para colocar agentes em produção de ponta a ponta, da camada de dados à orquestração, criando soluções escaláveis com segurança, observabilidade e controle de custo desde o início.

O que você vai fazer

Projetar e construir soluções de IA escaláveis, preparadas para crescer em volume de dados, usuários e casos de uso sem retrabalho de arquitetura.

Desenvolver e evoluir agentes de IA com memória, orquestração e autonomia progressiva (do insight ao piloto automático), com guardrails e reversibilidade.

Desenvolver modelos de machine learning tradicional (classificação, regressão, séries temporais) e combiná-los com LLMs quando fizer sentido.

Construir e manter servidores MCP que expõem dados financeiros a agentes de forma segura, incluindo validação de contexto e controles.

Integrar modelos via Azure AI Foundry, com rastreamento de custo por modelo e observabilidade (Application Insights, OpenTelemetry).

Trabalhar sobre o lakehouse em Microsoft Fabric (bronze → silver → gold) junto ao time de dados.

Requisitos

Python sólido e experiência colocando aplicações com LLM em produção.

Experiência com machine learning tradicional: modelagem supervisionada, feature engineering e avaliação de modelos (scikit-learn, XGBoost/LightGBM ou similares).

Vivência com agentes, tool use, RAG e busca vetorial (Azure AI Search ou similar).

Experiência com Azure (AI Foundry, Monitor, Cosmos DB) ou outra cloud com transferência clara.

Mentalidade de segurança: gestão de credenciais, princípio do menor privilégio, prevenção de injeção.

CI/CD e versionamento (Azure DevOps ou equivalente).

Diferenciais

Model Context Protocol (MCP) e Claude/Claude Code.

SQL avançado e familiaridade com arquiteturas de lakehouse.

Microsoft Fabric / OneLake e Delta Tables.

Frameworks de memória (Mem0) e Redis.

Document Intelligence e processamento de documentos.

MLOps: versionamento, deploy e monitoramento de modelos (MLflow, Azure ML ou similares).

Experiencia no Mercado Financeiro