Engenheiro(a) de Dados e IA Sênior

Junte-se à Digiage e venha construir a próxima geração de ecossistemas orientados a IA Generativa e Engenharia de Dados. Na Digiage, acreditamos que a inteligência artificial aplicada aliada a uma arquitetura de dados sólida transforma profundamente a eficiência operacional e acelera a inovação em larga escala. Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados e IA Sênior para atuar no núcleo do Harness de Dados, liderando o desenvolvimento e a orquestração de agentes especializados em uma esteira multiagente para um dos maiores players do setor de meios de pagamento do Brasil. Responsabilidades e Atribuições Desenvolver e evoluir agentes de IA complexos e especializados para etapas estratégicas do harness de dados, da especificação à exposição. Projetar a arquitetura de orquestração entre múltiplos agentes especializados, garantindo handoff performático, contexto compartilhado e consistência na esteira. Liderar a integração de agentes a ecossistemas corporativos e plataformas de dados via protocolo MCP e APIs avançadas. Colaborar com times multidisciplinares de Engenharia de Dados, MLOps e Governança para assegurar a aplicação de guardrails e conformidade com PII/PCI. Definir a fronteira técnica entre "skills" e "agentes" no ecossistema e liderar a escrita de Architecture Decision Records (ADRs). Implementar estratégias de observabilidade, monitoramento de logs e controle de qualidade para o comportamento dos agentes em produção. Traduzir requisitos e dores complexas de negócio em arquiteturas acionáveis e especificações estruturadas para os agentes de IA. Requisitos mínimos Domínio avançado e experiência consolidada em Python para aplicações orientadas a dados e arquiteturas baseadas em APIs. Experiência sênior em Engenharia de Dados, cobrindo pipelines distribuídos, arquiteturas de ETL/ELT, governança e catalogação. Sólida experiência prática com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), engenharia de prompts avançada e métodos de avaliação de respostas. Domínio do protocolo MCP (Model Context Protocol) ou vasta experiência no aprendizado e aplicação rápida de novos protocolos de integração. Vivência com integração de serviços e APIs corporativas em ambientes de alta complexidade. Prática consolidada com Git/GitHub, pipelines de CI/CD e boas práticas de Engenharia de Software. Inglês fluente para leitura e escrita de documentações técnicas e utilização de ferramentas de IA. Diferenciais Experiência avançada em sistemas multiagentes e frameworks de orquestração como LangChain, LangGraph, CrewAI ou AutoGen. Experiência prática na plataforma Databricks (Unity Catalog, Databricks Apps, Genie Spaces) ou soluções cloud equivalentes. Conhecimento aprofundado em MLOps (MLflow), arquitetura Data Mesh e observabilidade em IA Generativa. Atuação prévia em projetos de grande porte no setor financeiro ou de meios de pagamento.