Engenheiro de GenAI – LLMs, RAG e Arquiteturas de Agentes at Serasa Experian

São Paulo, SP

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Serasa Experian, a leading data tech firm in Brazil, seeks a hands‑on Engenheiro de GenAI to develop GenAI agents and RAG pipelines, integrating LLMs into production systems. The role requires at least four years of software engineering experience, including one year in GenAI/LLMs, proficiency in Python and data science libraries, and experience with LangChain, LlamaIndex, REST APIs, FastAPI/Flask, microservices, Git, CI/CD, vector databases, Docker, and cloud deployments on AWS and Azure. Desired skills include fine‑tuning, LLM testing frameworks, async Python, SQL/NoSQL pipelines, frontend (React, Vue) and Kubernetes orchestration. The position is full‑time and based in São Paulo, SP.

Requisitos

Experiência

  • 4+ anos de experiência em engenharia de software, com pelo menos 1 ano em GenAI/LLMs.

Habilidades

  • Python
  • pandas
  • numpy
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • Gemini
  • FastAPI
  • Flask
  • REST APIs
  • Microservices architecture
  • Git
  • CI/CD
  • Docker
  • AWS
  • Azure
  • Pinecone
  • Weaviate
  • ChromaDB
  • Vector databases
  • Kubernetes
  • React
  • Vue
  • SQL
  • NoSQL
  • Async Python
  • Streaming
  • Fine-tuning
  • LangSmith
  • Promptfoo

Idiomas

  • Portuguese

Responsabilidades

  • Desenvolver agentes GenAI usando frameworks como LangChain, LlamaIndex ou equivalentes.
  • Implementar pipelines de RAG (chunking, embedding, retrieval e geração) de ponta a ponta.
  • Integrar APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Gemini) em aplicações corporativas.
  • Criar e otimizar prompts inteligentes para diferentes contextos de uso.
  • Construir frameworks de evaluation e testes automatizados para agentes GenAI.
  • Desenvolver APIs e interfaces para consumo seguro e escalável de agentes.
  • Implementar observability, logging e monitoring em soluções de GenAI em produção.
  • Otimizar performance e custo de inferência, aplicando técnicas de caching e batching.
  • Colaborar com squads de produto e IA na entrega de features e integrações GenAI.
  • Documentar código, APIs e processos de deployment com boas práticas de engenharia.

Tecnologias

PythonpandasnumpyLangChainLlamaIndexOpenAIAnthropicAzure OpenAIGeminiFastAPIFlaskREST APIsMicroservicesGitCI/CDDockerAWSAzurePineconeWeaviateChromaDBVector databasesKubernetesReactVueSQLNoSQLLangSmithPromptfoo

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