Data engineer pleno
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Summary
Mid-level data engineer at EvcomX building the infrastructure behind AI agents for industrial clients: exposing business data and metrics as tools the LLM can call, building document-ingestion pipelines with chunking, embeddings and vector search, operating async conversation runtimes, and tracking token cost, latency, and answer traceability. Core stack: Python, SQL, REST APIs, Git, containers.
Descrição
O time de agentes da EvcomX constrói assistentes de IA que ficam entre a pessoa e o dado. Nossos clientes industriais têm muita informação, espalhada, em vários sistemas. Nós transformamos essa informação em ação. Um agente resolve isso quando consulta os dados certos, encontra o documento certo e responde sem inventar. Por baixo da conversa existe um sistema distribuído. O modelo decide qual ferramenta chamar. As ferramentas precisam devolver o número certo. Os documentos precisam ser encontrados e citados. A resposta pode levar minutos e não pode se perder se a pessoa fechar a aba. E o consumo de tokens vira custo. Nossos engenheiros de agentes constroem essa camada, com objetivo é transformar pipeline, métrica e documento em ferramentas que o modelo usa, monitorar as ferramentas, chamadas, performance dos nossos agentes de IA.
Responsabilidades e atribuições
Requisitos e qualificações
O time de agentes da EvcomX constrói assistentes de IA que ficam entre a pessoa e o dado. Nossos clientes industriais têm muita informação, espalhada, em vários sistemas. Nós transformamos essa informação em ação. Um agente resolve isso quando consulta os dados certos, encontra o documento certo e responde sem inventar. Por baixo da conversa existe um sistema distribuído. O modelo decide qual ferramenta chamar. As ferramentas precisam devolver o número certo. Os documentos precisam ser encontrados e citados. A resposta pode levar minutos e não pode se perder se a pessoa fechar a aba. E o consumo de tokens vira custo. Nossos engenheiros de agentes constroem essa camada, com objetivo é transformar pipeline, métrica e documento em ferramentas que o modelo usa, monitorar as ferramentas, chamadas, performance dos nossos agentes de IA.
Responsabilidades e atribuições
- Expor dados e métricas de negócio como ferramentas que o agente pode chamar, com contrato claro e controle de acesso.
- Construir pipelines de ingestão de documentos, com chunking, geração de embeddings e busca vetorial.
- Garantir que toda resposta do agente seja rastreável até a fonte que a originou.
- Operar o runtime das conversas, incluindo execução assíncrona, streaming da resposta e memória entre turnos.
- Medir consumo de tokens, custo e latência de cada execução.
- Escrever avaliações que provem que o agente responde certo e que acusem regressão quando algo muda.
- Aplicar as regras que definem o que cada agente pode fazer e o que cada pessoa pode ver.
Requisitos e qualificações
- Experiência de 2 a 4 anos atuando com engenharia de dados ou back-end.
- Python sólido em código de produção, com tipagem e testes.
- Experiência com SQL e modelagem de dados.
- Experiência construindo e consumindo APIs REST.
- Experiência com controle de versão usando Git e com containers.
- Ter construído alguma coisa com LLM chamando ferramenta, em projeto profissional ou pessoal.
- Capacidade de investigar uma resposta errada e identificar se o problema foi do modelo, da ferramenta ou do dado.
- Capacidade de comunicar e discutir soluções técnicas com diferentes perfis.