14870 - Desenvolvedor Full Stack (Agentic Engineer)

Escopo Vaga: Desenvolvedor Full Stack (Agentic Engineer) - Data de Início: Imediata - Tempo de Alocação: Indeterminado - Local de Trabalho: 100% remoto - Horário de Trabalho: comercial Sobre a oportunidade Buscamos profissionais de engenharia de software para desenvolver agentes de inteligência artificial integrados ao ecossistema do cliente. A atuação envolverá soluções que combinam canais digitais, frontend, APIs, agentes, tools, MCP, modelos de linguagem e serviços AWS. A posição requer fundamentos de engenharia de software e capacidade para projetar sistemas agentic seguros, observáveis, testáveis e preparados para produção. O escopo não se limita ao consumo de APIs de LLM ou à construção de chatbots. Principais responsabilidades • Desenvolver agentes de IA utilizando Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore e Strands Agents. • Desenvolver aplicações backend com TypeScript, Node.js e Python. • Desenvolver e integrar interfaces com React e TypeScript. • Criar e consumir APIs REST, GraphQL e WebSocket. • Desenvolver integrações orientadas a eventos. • Criar Tools e MCP Servers para disponibilizar capacidades corporativas aos agentes. • Integrar agentes com APIs, microsserviços, dados e sistemas internos. • Implementar streaming de respostas e experiências conversacionais em tempo real. • Criar testes automatizados e avaliações de comportamento de agentes. • Participar de code review, decisões técnicas, documentação e evolução da arquitetura. Requisitos obrigatórios • Experiência mínima de 5 anos em desenvolvimento de software e sistemas distribuídos. • TypeScript e Node.js em nível avançado. • Python em nível avançado. • React em nível intermediário a avançado. • AWS em nível avançado. • LLM e Agent Engineering em nível avançado. • MCP em nível avançado. • Amazon Bedrock AgentCore em nível avançado. • Segurança em nível avançado. • Observabilidade em nível avançado. • DevOps e infraestrutura como código em nível intermediário a avançado. Conhecimentos relacionados ao escopo da posição O perfil informa que o candidato não precisa dominar todos os itens no primeiro dia. A avaliação deve considerar fundamentos, experiência prática e capacidade de evolução dentro da stack definida. Backend, frontend e integrações • TypeScript. • JavaScript, quando necessário. • Node.js. • Python. • React. • Gerenciamento de estado. • Interfaces conversacionais. • REST. • GraphQL. • Apollo. • OpenAPI. • WebSocket. • Server-Sent Events — SSE. • Streaming. • Microsserviços. • Integrações síncronas e assíncronas. • Integrações orientadas a eventos. Agentic AI • Amazon Bedrock. • AgentCore Runtime. • AgentCore Gateway. • AgentCore Identity. • AgentCore Memory. • AgentCore Observability. • AgentCore Policy. • Strands Agents. • Agent loop. • System instructions. • Context engineering. • Tool calling. • Structured output. • State. • Session. • Human-in-the-loop. Contexto, memória e qualidade de agentes • Context window. • Short-term memory. • Long-term memory. • RAG. • Embeddings. • Retrieval. • Grounding. • Agent evaluation. • Prompt evaluation. • Golden datasets. • Testes de regressão. • Análise de alucinações. • Critérios de sucesso. MCP e integração de agentes • MCP Client. • MCP Server. • Tools. • Resources. • Streamable HTTP. • Adapters. • Integração com APIs corporativas. • Contratos de integração. • Autenticação. • Autorização. • Observabilidade. • Versionamento. • A2A. • AG-UI. • Comunicação entre agentes. • Tool discovery. Segurança • OAuth 2.0. • OIDC. • JWT. • AWS IAM. • Princípio de least privilege. • Diferenciação entre identidade do usuário, identidade do agente e identidade da ferramenta. • Credenciais de workload. • Autenticação inbound e outbound. • Autorização de tools. • Manutenção de regras críticas fora do prompt e da decisão probabilística da LLM. • Guardrails. • Validação de input e output. • Proteção contra prompt injection. • Segregação de ambientes DEV, HOM e PRD. • Gestão segura de secrets. Resiliência, desempenho e custo • Retry. • Timeout. • Fallback. • Circuit breaker. • Tratamento de falhas de tools e modelos. • Gerenciamento de tokens. • Caching. • Monitoramento e otimização de latência. • Seleção de modelos. • Model routing. • Otimização de contexto. AWS • AWS Lambda. • ECS. • Fargate. • ECR. • IAM. • S3. • API Gateway. • VPC. • Secrets Manager. • CloudWatch. Observabilidade • Logs estruturados. • Métricas. • CloudWatch Logs e Metrics. • Tracing distribuído. • OpenTelemetry. • Correlation ID. • Session ID. • Traces de tools e LLM. • Rastreabilidade por request, session, agent, model, tool e integração. • Monitoramento de latência, tokens, falhas, retries, timeouts e erros de tools. • Investigação de execuções desde o canal até a API corporativa. Testes e DevOps • Testes unitários. • Testes de integração. • Testes de contrato. • Testes end-to-end. • Testes de MCP. • Testes de autenticação e autorização. • Testes de fallback, timeout e resiliência. • Mocks de APIs e modelos. • Git. • Docker. • CI/CD. • Terraform. • Práticas de entrega contínua. Requisitos desejáveis • Experiência no segmento de Telecom. • GraphQL Federation. • Apollo Federation. • Terraform. • Kafka. • Redis. • PostgreSQL. • Bancos de dados vetoriais. • RAG. • FinOps aplicado a GenAI. • OWASP. • Soluções em tempo real. • LangGraph. • LangChain. • OpenAI Agents SDK. • Google ADK. • CrewAI. Os frameworks complementares de agentes são diferenciais de conhecimento e não substituem a stack padrão definida para a solução. Maiores detalhes serão fornecidos durante a entrevista técnica com o cliente.