Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA para atuar em um projeto de automação de processos internos com IA generativa, composto por um pipeline multiagente em produção com modelos de última geração, integrações com sistemas
corporativos e observabilidade ponta a ponta em GCP.

• Evoluir e manter agentes de IA generativa orquestrados com Google ADK.
• Projetar, otimizar e iterar prompts e structured outputs dos agentes,balanceando qualidade, custo e latência.
• Ajustar parâmetros de modelos (thinking level, temperatura, estratégias de retry) a partir de observações em produção.
• Desenvolver e manter serviços FastAPI que recebem eventos, aplicam filtros e despacham o pipeline de forma assíncrona com controle de concorrência.
• Manter integrações com bases de dados corporativas e APIs externas, com validação de input, circuit breaker e pool de conexões. Operar e evoluir a observabilidade: logs estruturados (structlog/JSON), tracing distribuído com OpenTelemetry, métricas de tokens e latência por agente.
• Contribuir com o pipeline de CI/CD: lint, testes automatizados com cobertura mínima, análise de segurança e deploy seletivo em Cloud Run.
• Investigar falhas em produção e aplicar correções cirúrgicas,
•  priorizando solução de causa raiz sobre paliativos.
• Colaborar na definição de novos agentes, tools e validadores determinísticos conforme novas demandas de automação surgirem.

• Experiência sólida em Python 3.12+ em ambiente de produção.
• Experiência com FastAPI (rotas, dependências, middleware, background tasks, async/await).
• Conhecimento em IA generativa com LLMs: prompt engineering, structured outputs, tool calling, controle de parâmetros de inferência.
• Experiência com frameworks de orquestração de agentes — Google ADK preferencialmente, ou equivalentes (LangChain, LangGraph, CrewAI) com disposição para migrar.
• Domínio de Pydantic v2 para validação de schemas e structured outputs.
• Experiência com observabilidade estruturada: logs JSON (structlog ou similar), OpenTelemetry (traces, spans, contextvars), propagação de trace_id.
• Experiência com testes automatizados em Python (pytest, pytest-asyncio cobertura).
• Domínio de Git e fluxos de CI/CD.
• Capacidade de escrever código cirúrgico: priorizar correções pontuais evitar refatorações não solicitadas e respeitar convenções existentes no projeto.

• Experiência com Google ADK (SequentialAgent, ParallelAgent, LoopAgent, callbacks, session state).
• Vivência com modelos Gemini (Flash, Flash Lite, thinking levels) e padrões de retry para 429/503.
• Experiência com integração a bancos relacionais legados e drivers nativos em Python.
• - Conhecimento em Azure DevOps ou Azure Pipelines (CI/CD). Experiência com lint/formatter Ruff e convenções de projetos Python modernos (uv, pyproject.toml).
• Experiência com circuit breakers, retry/backoff exponencial e resiliência em pipelines que dependem de sistemas externos.
• Prática com deploy declarativo Knative (YAMLs Cloud Run) e gerenciamento de múltiplos ambientes (DEV, QA, PRD).
• Conhecimento em Workload Identity, Secret Manager e boas práticas de segurança em GCP.
• Familiaridade com ferramentas de análise estática de segurança (Veracode, Snyk ou similares). 
• Experiência e conhecimento em Node JS.
• Experiência prática com Google Cloud Platform, especificamente: Cloud Run (deploy, scaling, VPC Connector, Workload Identity).
•    * Cloud Pub/Sub (tópicos, subscriptions, publicação).
•    * BigQuery (ingestão e consultas analíticas).
•    * Cloud Storage.
•    * Cloud Logging e práticas de observabilidade (logs estruturados, tracing distribuído).

Há 11 anos no mercado, a V8.Tech é uma empresa jovem, movida por tecnologia e inovação, que acelera a transformação digital. Ajudamos nossos clientes a revolucionarem seus negócios por meio da reestruturação e evolução, com foco na otimização de processos, tecnologia da informação, transformação digital e no crescimento em diversos setores. Atendemos diversos países na América Latina a partir de nosso escritório em São Paulo: Argentina, Colômbia, Peru e México.