A Omie tem como propósito trazer prosperidade para o ecossistema empreendedor brasileiro. Por isso, buscamos por pessoas com mentalidade de crescimento, valorizando perfis que tenham capacidade de adaptação, senso colaborativo e sejam motivadas pela inovação e pelo aprendizado contínuo.

Faça parte da história de uma das empresas de tecnologia que mais cresce no país! 🚀

#VempraOmie

Experiência sólida em desenvolvimento de software com Python: código tipado e testado, programação assíncrona e boas práticas de engenharia.
Experiência levando aplicações com LLMs à produção, incluindo agentes com LangChain e LangGraph, engenharia de prompt e de contexto e saídas estruturadas.
Conhecimento da dinâmica de uso e aplicabilidade dos principais LLM’s, como os da OpenAI, Anthropic e Google.
Experiência com RAG: embeddings, chunking, busca híbrida, re-ranking e bases vetoriais (ex.: Amazon OpenSearch Service, Amazon S3 Vectors ou Chroma).
Experiência com Amazon Bedrock e com serviços AWS para aplicações serverless ou em containers, como Lambda, API Gateway, S3, IAM e CloudWatch.
Experiência em backend e integração: APIs REST (ex.: FastAPI), filas, bancos de dados, Docker, Git e CI/CD.
Experiência com qualidade e operação de aplicações com LLMs: evals, observabilidade (ex.: LangSmith ou Langfuse), custo, latência e segurança.
Comunicação clara com públicos técnicos e de negócio, inclusive por escrito, facilidade para trabalhar em times multidisciplinares e inglês [para leitura de documentação técnica].
Experiência com desenvolvimento de aplicações utilizando o Jira em projetos de metodologias ágeis como Scrum ou Kanban
Formação superior em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia ou áreas afins [ou experiência equivalente].

O que pode ser seu diferencial (plus):

Conhecimento dos conceitos de LLMOps e conhecimentos práticos com LiteLLM.
MCP (Model Context Protocol): criação ou integração de servidores MCP como ferramentas dos agentes.
Fine-tuning ou customização de modelos.
Conhecimento de Google Vertex e demais serviços de IA do Google.
Operação de bancos vetoriais self-hosted em EC2 ou EKS.
Frontend para interfaces de agentes e protótipos (ex.: React, Next.js ou Streamlit).
Java ou TypeScript, para integração com sistemas legados.
Vivência com ERP ou processos de backoffice (financeiro, fiscal, contábil, vendas ou estoque).
Certificações AWS (ex.: AWS Certified Generative AI Developer – Professional) ou experiência com IA no Google Cloud.

Desenvolver, evoluir e manter agentes de IA com LangChain e LangGraph: estado e fluxos, tool calling, memória, human-in-the-loop e arquiteturas multiagente.
Integrar LLMs e modelos de embeddings via Amazon Bedrock, escolhendo modelo e estratégia de acordo com qualidade, latência e custo.
Construir pipelines de RAG: ingestão e chunking de documentos, embeddings, indexação e busca em Amazon OpenSearch Service e Amazon S3 Vectors (diretamente ou via Amazon Bedrock Knowledge Bases) e em bases vetoriais self-hosted em EC2/EKS.
Desenvolver as APIs e os serviços que expõem os agentes e os conectam ao ERP da Omie, a bases de dados e a sistemas legados.
Implantar e operar as soluções na AWS (Lambda, Step Functions, EC2, EKS e S3), com infraestrutura como código e CI/CD.
Criar avaliações (evals) e implementar observabilidade: datasets de teste, métricas de qualidade, tracing e monitoramento de custo e latência em produção.
Aplicar guardrails e práticas de segurança e IA responsável: mitigação de prompt injection, controle das ferramentas e dos dados que cada agente pode acessar e proteção de dados pessoais (LGPD).
Trabalhar com os Tech Lead’s de IA, Cientistas de Dados, o time de produto e as áreas de negócio para entender problemas e propor soluções, incluindo PoCs e demonstrações técnicas.
Seguir medidas e boas práticas de cibersegurança para proteger dados e sistemas de Agentes de IA
Documentar arquitetura, fluxos e decisões técnicas (diagramas, ADRs e READMEs).

Benefícios para apoiar sua jornada

Saúde e bem‑estar