Staff ai engineer | remoto

A nstech é a maior plataforma de tecnologia e softwares para logística e supply chain da América Latina. Ela conecta toda a cadeia de transporte — embarcadores, transportadoras, corretores e motoristas — em um único ecossistema digital para tornar as operações mais eficientes, seguras e econômicas.
A nstech está estruturando sua área de IA para levar essa escala para dentro dos produtos e da operação: agentes e modelos que resolvem problemas reais de quem move carga, com valor medido. São quatro times — adoção de IA nas áreas de negócio, plataforma de agentes e modelos, IA nos produtos e pesquisa aplicada — num momento em que há muito a construir.
Buscamos uma pessoa Staff AI Engineer para o time de AI Capabilities, que constrói a plataforma de agentes e modelos da nstech. Você será a dona técnica do harness de agentes, do catálogo de tools e do MCP Hub — e vai construir, com as próprias mãos, o primeiro agente ponta a ponta, que serve de referência para todos os que vierem depois.
O que você escrever nos primeiros meses vai definir como a nstech constrói agentes pelos próximos anos. O harness é único: autenticação, roteamento de modelos, retry e log estruturado, atendendo sobre a mesma base o agente interno e o agente que vai para o cliente, cada um com seus guardrails. As tools expõem domínios reais da operação logística — viagem, documento fiscal, risco, frete.
O padrão vale mais que o agente. O sucesso aparece quando outro time coloca o segundo agente no ar em uma fração do tempo que o primeiro levou.
Por que esta vagaPapel de fundação técnica, com autonomia real sobre desenho e padrão
Agente em produção de verdade, com isolamento por cliente, auditoria por execução e custo por chamada — não demo
Um domínio ainda pouco explorado por IA: a cadeia de transporte de carga, de ponta a ponta
Time pequeno e sênior, com acesso direto à liderança da área
Responsabilidades e atribuições: Construir e manter o harness de agentes em produção: autenticação, roteamento de modelos, retry, log estruturado e observabilidade
Entregar a primeira versão do MCP Hub, com o conjunto inicial de tools por domínio de negócio
Construir o primeiro agente novo ponta a ponta, como referência técnica documentada
Definir os padrões de construção — estrutura de projeto, versionamento de prompt, testes e evals — e fazer com que sejam seguidos
Levar o primeiro time de produto para a plataforma, com documentação e acompanhamento próximo
Participar das decisões de arquitetura, incluindo gateway de LLMs e camada de contexto
Ser referência técnica para o time e para quem constrói sobre a plataforma
Requisitos obrigatóriosTrajetória sênior ou staff em engenharia de software, com sistemas em produção sob sua responsabilidade
Aplicações com LLM além do protótipo: orquestração, tool calling, gestão de contexto, tratamento de falha e avaliação automatizada
Python e/ou Node em nível profissional, com prática de teste, revisão e CI/CD
Integração com APIs e sistemas heterogêneos, incluindo os que não foram desenhados para serem usados por agente
Capacidade de definir padrão técnico e fazê-lo pegar em outros times, por documentação e exemplo
Uso crítico e cotidiano de ferramentas de IA no próprio trabalho
DesejáveisMCP (Model Context Protocol), frameworks de agentes ou orquestração multiagente
Gateways de LLM (Lite LLM, Foundry, AI Gateway ou equivalentes)
Evals automatizados com conjunto dourado de casos rodando em CI
Cloud, containers e infraestrutura como código
Arquitetura de eventos (Kafka ou equivalente)
DiferenciaisExperiência em plataforma interna usada por outros times de engenharia
Domínio logístico, fiscal ou de seguros
Multi-tenancy e isolamento de dado por cliente
Contribuição open source ou produção de conteúdo técnico