Pessoa Engenheira de Produto de IA Sênior

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Pessoa Engenheira de Produto de IA Sênior

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Descrição da vaga

A Caju é uma empresa brasileira de tecnologia, que busca dar mais sabor à vida profissional, transformando a relação entre empresas e colaboradores por meio de soluções mais inovadoras e seguras como o Cartão Multi Benefícios, Solução em Despesas Corporativas e Premiações.

Queremos que cuidar de gente pare de ser trabalho de planilha. Que nenhuma pessoa gestora precise esperar um processo andar para decidir sobre o próprio time. Quem ocupa essa cadeira responde por esses dois resultados e constrói o software que tira o trabalho repetitivo do caminho e coloca informação na mão de quem decide. O sucesso da função é medido pela redução efetiva de tempo operacional e pela redução de fricção do usuário com o processo em si.

São muito bem-vindas candidaturas de pessoas negras, mulheres, indígenas, LGBTQIA+, ou outros grupos minorizados. 🧡

Inscreva-se e conheça mais sobre nosso time 🧡

Responsabilidades e atribuições

Descoberta e Análise de Necessidades

• Conduzir sessões de shadowing (acompanhamento direto) com equipes de recrutamento, retenção e lideranças para compreender fluxos operacionais e identificar oportunidades de automação;
• Mapeia oportunidades de evolução nos trabalhos operacionais da área e prioriza pelo resultado que cada uma pode trazer. Por exemplo: um processo que hoje vive em planilha, um pedido que só anda quando alguém responde no chat, um relatório que alguém monta na mão todo mês. A priorização vem de dados, viabilidade técnica e métrica de sucesso definida antes do desenvolvimento começar.

Arquitetura e Design de Solução

• Desenha a arquitetura end-to-end das soluções: fontes de dados (APIs dos serviços da Caju, planilhas, e-mails), quando usar LLM, armazenamento aderente à LGPD e observabilidade da aplicação;
• Define os trade-offs de arquitetura das soluções (qual LLM usar, quando RAG resolve melhor que SQL, como estruturar pipeline assíncrono) alinhado às práticas de engenharia que já existem na Caju;
• Desenhar esquemas de validação de dados (Pydantic) e estruturas de output para garantir parsing confiável;
• Documentar decisões de design e versionar prompts como código.

Desenvolvimento Full-Stack

• Constrói a solução ponta a ponta e escolhe a tecnologia de cada camada pelo problema: do backend que integra LLM, pipeline de dados e banco (relacional ou vetorial) até a interface de quem usa, seja página web, bot no Slack ou nada disso, quando a melhor solução for não ter tela.
• Implementar tratamento robusto de erros, retry logic e circuit breakers para chamadas a modelos externos;
• Estruturar segurança de dados: anonimização de informações sensíveis antes de enviar para modelos externos, conformidade LGPD, controle de acesso.

Validação de Impacto

• Acompanhar lançamento e coletar métricas de uso (redução de tempo operacional, taxa de erro do modelo, latência);
• Estruturar Evals (avaliações) para monitorar alucinação e confiabilidade de modelos em produção;
• Iterar baseado em feedback do usuário ou dados de observabilidade;
• Documentar soluções e garantir transferência de conhecimento para o time.

Requisitos e qualificações

Experiência Profissional

• Experiência como Pessoa Desenvolvedora Backend;
• Histórico comprovado de arquitetura e implementação de APIs complexas que integram múltiplas fontes de dados;
• Experiência prática com integração de LLMs em aplicações reais (não apenas tutoriais ou POCs).

Competências Técnicas

• Arquitetura Backend e APIs: Construção e orquestração de APIs complexas e sistemas distribuídos, garantindo resiliência (retry logic, circuit breakers, tratamento de erros).
• IA Generativa: Aplicação prática de LLMs (RAG, function calling, parsing estruturado via Pydantic/JSON Schema), gestão de latência, custos e versionamento de prompts.
• Modelagem de Dados Híbrida: Uso de bancos de dados relacionais e vetoriais, definindo criticamente quando aplicar queries SQL tradicionais ou busca por similaridade semântica.
• Segurança, LGPD e Observabilidade: Implementação de pipelines com anonimização de dados sensíveis e instrumentação de Evals para monitorar alucinações e qualidade técnica.
• Desenvolvimento Adaptável: Fundamentos sólidos de software para atuar na camada que o problema demandar (backend, pipelines assíncronos, bots ou interfaces web).

Requisitos Desejáveis

• Experiência com vector databases em produção (Pgvector, Pinecone, Qdrant);
• Implementação de RAG pipelines (Retrieval-Augmented Generation) em ambiente real;
• Experiência com integração em sistemas corporativos: HCM, ERP, protocolos SAML/OIDC/SCIM;
• Estruturação de Evals para monitorar qualidade e confiabilidade de modelos (métricas de alucinação, precisão);
• Familiarizado com assistentes de desenvolvim