Engenheiro de software

Vaga: Software Engineer / LLM Integration (AWS Bedrock) Tempo de Alocação: Indeterminado Local de Trabalho: São Paulo/SP (100% remoto) Horário de Trabalho: 9h00 às 18h00 Idiomas: Inglês Intermediário Modelo de Contratação: PJ O profissional precisa ter disponibilidade para visitas eventuais ao cliente em São Paulo/SP Principais responsabilidades: • Analisar a arquitetura atual do sistema Super Sapiens e das camadas de integração existentes com LLMs de mercado, propondo a evolução arquitetural para integração com AWS Bedrock. • Projetar e implementar o software de integração entre o Super Sapiens e o AWS Bedrock, garantindo uso seguro, eficiente e controlado das APIs de inferência de LLM. • Desenhar a solução para suportar múltiplos modelos disponíveis no Bedrock (ex.: Claude, Llama, Titan), permitindo parametrização por configuração e troca futura de modelos sem impacto estrutural no código. • Garantir que a integração seja production ready, com tratamento robusto de erros, controle de timeouts, observabilidade completa (logs, métricas e rastreabilidade) e conformidade com boas práticas de segurança. • Atuar em atividades de App Discovery junto ao cliente, coletando e refinando requisitos técnicos, entendendo casos de uso, volumetria, requisitos de latência e critérios de sucesso. • Documentar a arquitetura de integração, fluxos, decisões técnicas e padrões adotados, alinhados às boas práticas de engenharia de software. • Implementar integrações com serviços AWS de suporte, como CloudWatch, CloudTrail e Secrets Manager, quando necessário. • Trabalhar em conjunto com equipes multidisciplinares para traduzir necessidades funcionais e de negócio em requisitos técnicos de integração com LLMs. • Participar da elaboração dos artefatos exigidos pelo Project Plan da AWS, incluindo arquitetura, estimativas, plano de trabalho e critérios de sucesso técnico. • Apoiar a evolução contínua da solução, propondo melhorias como seleção dinâmica de modelos via interface no Super Sapiens e experimentação com diferentes provedores e modelos. • Desenvolver integrações backend em PHP, por meio de APIs RESTful, para consumo do AWS Bedrock. Requisitos obrigatórios: Experiência mínima de 6 anos em Engenharia de Software, com histórico consolidado em integrações backend em ambiente de produção. Experiência prática no consumo de LLMs em nuvem, preferencialmente AWS Bedrock, incluindo desenho de fluxos de inferência, tuning de parâmetros e uso responsável em produção. Sólida experiência em desenvolvimento backend, especialmente em PHP para construção de APIs RESTful e drivers de integração. Experiência no desenho de soluções escaláveis para consumo de LLMs em alto volume, com atenção a custos, latência e governança. Proficiência em AWS Bedrock. Experiência com autenticação e autorização em APIs. Vivência comprovada na entrega de soluções com requisitos elevados de confiabilidade, segurança e observabilidade. Capacidade de compreender arquiteturas legadas e propor integrações incrementais e seguras com serviços em nuvem. Experiência em trabalho colaborativo com times de produto, negócio e parceiros, em projetos com múltiplos stakeholders. Habilidade para documentar arquiteturas, decisões técnicas, contratos de API e guias de uso. Comunicação clara e objetiva em contextos técnicos, incluindo participação em reuniões de discovery com clientes. Diferenciais: Experiência prévia em projetos para governo ou setor público, especialmente em ambientes jurídicos ou de gestão de processos e documentos. Experiência com múltiplos provedores de LLM além da AWS, como OpenAI e Google Gemini, e desenho de abstrações que suportem múltiplos backends. Vivência com práticas de LLMOps ou MLOps aplicadas a LLMs, incluindo monitoramento de qualidade, logging de chamadas e análise de uso. Conhecimento ou experiência com Model Context Protocol (MCP). Conhecimento em segurança em nuvem aplicada a dados sensíveis, incluindo princípios de least privilege, criptografia em trânsito e em repouso e padrões de auditoria. Maiores detalhes serão fornecidos durante entrevista técnica com o cliente.