Buscamos um Especialista em Automação com IA para ser a ponte entre os desafios de negócio dos nossos clientes e o potencial da automação inteligente. Este profissional não será apenas um desenvolvedor, mas um solucionador de problemas de ponta a ponta: alguém capaz de analisar um fluxo de trabalho, identificar gargalos, desenhar uma solução automatizada e implementá-la usando um toolbox moderno de IA. A pessoa ideal combina forte fundação técnica com pensamento analítico e pragmatismo capaz de validar hipóteses em horas com prototipagem low-code antes de investir dias em desenvolvimento, e de comunicar decisões técnicas para stakeholders não-técnicos. 3. Principais Responsabilidades 3.1 Análise e Mapeamento de Processos Conduzir sessões de descoberta com clientes e stakeholders internos para compreender processos de negócio end-to-end. Mapear processos As-Is (estado atual) usando técnicas estruturadas como BPMN (Business Process Model and Notation), SIPOC, jornada do cliente e value stream mapping. Identificar gargalos, tarefas manuais recorrentes, pontos de retrabalho e vulnerabilidades de compliance ou segurança. Documentar entradas, saídas, responsáveis (matriz RACI) e exceções em cada etapa do processo. 3.2 Proposição e Priorização de Soluções Desenhar processos otimizados To-Be e definir hipóteses de impacto (tempo economizado, custo reduzido, qualidade melhorada). Aplicar matriz de priorização (Valor Esforço Risco) para montar backlog de automações e experimentos. Justificar a escolha tecnológica entre automação determinística (integração, ETL leve, roteamento, notificações) e automação com agentes de IA (classificação, extração, triagem, assistência). Comunicar recomendações de forma clara a públicos técnicos e não-técnicos. 3.3 Desenvolvimento de Agentes de IA e Workflows Construir agentes de IA using LangChain (com Python ou TypeScript) para orquestração complexa de LLMs, implementando arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) quando apropriado. Desenvolver workflows e automações de baixa complexidade usando Flowise (visual, lowcode) para validação rápida e prototipagem. Criar e orquestrar workflows complexos de integração usando n8n, incluindo scripting em JavaScript para transformações de dados. Implementar bots conversacionais e integrações com Sistemas de Atendimento Omnichannel (ex. ChatWoot, Octadesk etc.) com capacidades de roteamento inteligente e fallback. Integrar ElevenLabs e serviços de voz para criar interfaces de IA conversacionais de alta qualidade. 3.4 Integração e Orquestração de Sistemas Integrar aplicações e plataformas via APIs REST/GraphQL, garantindo autenticação segura e tratamento robusto de erros. Configurar e depurar Webhooks para garantir que eventos disparem automações corretamente e em tempo real. Trabalhar com bancos de dados e sistemas legados para extrair dados de origem, transformar e alimentar agentes de IA. Aplicar padrões de segurança, como criptografia de dados sensíveis e auditoria de acessos. 3.5 Monitoramento, Observabilidade e Garantia de Qualidade Instrumentar logs, rastreamento de execução e auditoria para explicar 'o que aconteceu' em cada etapa do agente e do workflow. Implementar avaliação contínua (Evals) de agentes de IA, criando datasets de teste com casos reais para reduzir alucinações e comportamentos não-determinísticos. Definir e acompanhar KPIs (tempo de atendimento, taxa de retrabalho, SLA, custo por transação, taxa de acurácia, NPS). Utilizar ferramentas de observabilidade como LangSmith para depurar e melhorar a qualidade das soluções em produção. Criar playbooks de incidentes e runbooks operacionais para sustentação. 3.6 Documentação e Transferência de Conhecimento Produzir documentação técnica clara do 'To-Be', diagramas de arquitetura, fluxogramas de execução e guias de operação. Criar documentação para stakeholders não-técnicos explicando o impacto e o funcionamento da solução. Transferir conhecimento para times de sustentação, capacitando-os para manutenção e melhorias futuras. Requisitos Requisitos Essenciais (Hard Skills) 4.1 Análise e Pensamento Estruturado Experiência comprovada em mapeamento de processos de negócio usando técnicas como BPMN, SIPOC ou equivalentes. Capacidade de análise de causa raiz (ex.: 5 Porquês, diagrama de Ishikawa) e estimativa de impacto em tempo, custo, risco e qualidade. Alfabetização em dados: saber ler logs, interpretar funis, fazer queries SQL básico e usar ferramentas de BI para validar hipóteses. Habilidade em priorização: aplicar matrizes como esforço vs. impacto, risco vs. recompensa. 4.2 Programação e Desenvolvimento Domínio sólido de Python ou TypeScript/JavaScript para escrever lógicas customizadas e estender ferramentas. Capacidade de implementar transformações de dados, tratamento de exceções e validações em scripts. Conhecimento de estruturas de dados, algoritmos básicos e boas práticas de código limpo. 4.3 Integração e APIs Proficiência em trabalhar com APIs REST/GraphQL, incluindo autenticação (OAuth, JWT), paginação e tratamento de erros. Sólido entendimento de JSON, XML e formatos de dados estruturados. Experiência com Webhooks: configuração, depuração e idempotência. Noção básica de segurança: criptografia, proteção de secrets, práticas de OWASP. 4.4 Fundamentos de IA e LLMs Compreensão dos conceitos fundamentais de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como prompt engineering, tokenização e contexto. Conhecimento da arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) para augmentar LLMs com dados externos, incluindo bancos de dados vetoriais (ex.: Pinecone, Qdrant, pgvector). Consciência de limitações e riscos de LLMs: alucinações, viés, drift de modelo. Familiaridade com conceitos de chain-of-thought prompting e raciocínio multi-etapa. 4.5 Conhecimento do Toolbox Experiência prática com pelo menos 3 das ferramentas principais: o LangChain: orquestração de cadeias e agentes com Python/TypeScript. o Flowise: prototipagem visual de fluxos de IA. o n8n: automação de workflows com múltiplos conectores. o Chatwoot: integração e gestão de canais conversacionais. o Microsoft Copilot Studio e Power Automate: automação corporativa. o ElevenLabs: síntese de voz e interfaces conversacionais. 5. Diferenciais Estratégicos (Soft Skills e Experiências) 5.1 Perfil de Aprendizado e Mentalidade Prototipagem rápida: Capacidade de validar uma ideia em 2 horas usando low-code (Flowise) antes de gastar dias codificando em LangChain. Não tem medo de 'quebrar' coisas para aprender. Leitura de documentação técnica: Hábito consistente de ler documentação oficial, papers técnicos e RFCs em vez de depender apenas de tutoriais do YouTube. Depuração de LLMs: Paciência e metodologia para testar prompts iterativamente, usando ferramentas de observabilidade como LangSmith para entender por que o agente errou (diferente de debugar código determinístico). Pensamento first-principles: Capacidade de questionar 'por que' antes de 'como', buscando simplificar complexidade antes de 'agentificar' tudo. 5.2 Capacidades Técnicas Avançadas LangGraph: Experiência em criar agentes com múltiplos passos, loops de decisão e ciclos de feedback usando a biblioteca LangGraph. Containers e Self-hosting: Experiência com Docker para realizar deploy e gestão de aplicações self-hosted (n8n, Flowise, Chatwoot), garantindo privacidade de dados e economia de custos. Observabilidade e Monitoramento: Expertise em instrumentar applications, estruturar logs, rastrear execuções de agentes e usar dashboards de monitoramento. Avaliação de Agentes (Evals): Experiência em criar datasets de teste realistas e implementar critérios de aceite para garantir qualidade e evitar alucinações. 5.3 Mindset de Negócio Orientação a impacto: Capacidade de conectar decisões técnicas a resultados de negócio (economia de tempo, aumento de throughput, redução de custos, melhoria de NPS). Comunicação: Habilidade de apresentar arquitetura técnica de forma clara para públicos não-técnicos, justificando escolhas com linguagem clara. Proatividade: Iniciativa para propor melhorias, aprender novas ferramentas e manter-se atualizado com evoluções da IA. 6. Formação Acadêmica: Ensino Superior Completo em Ciência da Computação, Engenharia (Software, Produção ou Computação), Sistemas de Informação ou áreas correlatas. Valorizamos: Pós-graduação ou especializações em Inteligência Artificial, Ciência de Dados ou Automação de Processos. Benefícios Salário fixo mensal de R$ 5.521,25. VA ou VR R$40,00 por dia Vale Transporte Convênio Médico e Odontológico – SulAmerica Saúde – após a efetivação Prêmio Engajamento PLR Seguro de Vida