Sobre a vaga
A acaso é organizada em squads multidisciplinares que garantem consistência, qualidade e evolução técnica das soluções para nossos clientes, e estamos construindo, na prática, produtos AI first. Buscamos uma pessoa analista de dados com aptidão para desenvolvimento, de nível pleno, para um desafio fascinante: a sustentação dos agentes de IA em produção, em operações reais de grandes empresas. A rotina é de detetive e de construtor: quando um agente falha, você segue o dado até a origem, descobre onde o fluxo quebrou e entrega a correção, não só o diagnóstico. E o que você aprender e estruturar agora será a base para levar esses agentes a outros países.
Esta posição exige autonomia: você terá liberdade para conduzir cada investigação do início ao fim, avançando, entregando uma solução e alinhando o time ao longo do caminho. Não é uma vaga de engenharia de dados tradicional, pois não tem foco em infraestrutura pesada; nem de ciência de dados tradicional, pois não tem foco em modelagem estatística. Perfis de análise de dados, ciência de dados ou desenvolvimento são bem-vindos, desde que combinem olhar analítico com conforto em ler código!
Modalidade de contratação
Pessoa Jurídica, de caráter full time (aproximadamente 160 horas mensais), em modelo de trabalho remoto.
Atribuições
Investigação de falhas do agente: Mapear quais tabelas e bancos estão envolvidos, o que deveria estar funcionando e como as partes se conectam;
Correção, não só diagnóstico: Identificar se a falha está do nosso lado ou do fornecedor e entregar a correção, indo além de ajustes de prompt;
Estruturação de dashboards: Colocar no ar e organizar os dashboards e indicadores, documentando de onde vem cada informação, para que esse conhecimento não fique concentrado em uma só pessoa;
Uso estratégico de IA: Aplicar ferramentas de inteligência artificial na investigação, na documentação e na construção dos dashboards, ganhando velocidade e qualidade, sempre conferindo o resultado;
Alinhamento e escalonamento: Sinalizar riscos, dúvidas estratégicas e decisões que fogem do seu escopo, alinhando no caminho sem travar o andamento do trabalho;
Participação em rituais: Participar dos rituais do squad, contribuindo com o fluxo de trabalho do time e com a própria evolução técnica;
Expansão: Assumir, no futuro, a manutenção e a sustentação do que está sendo construído agora, à medida que for levado a outros países.
Análise de dados: Experiência sólida em análise de dados, que é a base da rotina de investigação;
Noções de engenharia de software: Capacidade de ler e ajustar código, mesmo sem ser desenvolvedor(a);
Integração entre sistemas (APIs): Compreensão de integrações e APIs, já que boa parte das falhas está nas chamadas entre sistemas;
Bancos relacionais e não relacionais: Experiência com bancos relacionais e não relacionais, incluindo estrutura em grafo, onde ficam os dados do agente.
Autonomia: capacidade de avançar sem ajuda imediata, entregar uma solução e alinhar no caminho, em vez de travar — este é o ponto mais crítico da posição;
Fluência no uso de IA: capacidade de usar a IA como base do próprio trabalho para alavancar o operacional, conferindo o resultado enquanto avança;
Flexibilidade e ambição pelo aprendizado: disposição para e vontade de estudar temas fora da própria área, como redes e comunicação entre sistemas;
Perfil analítico e persistente: gostar de olhar o número e entender o porquê de cada resultado, ficando no problema até descobrir de onde o dado veio e quem o alimentou;
Postura empreendedora e foco em resultados: agir com senso de dono(a) sobre o que entrega, priorizando o resultado concreto, a falha resolvida de verdade, e não apenas a execução das atividades;
Comunicação clara: capacidade de comunicar o que descobriu, o que corrigiu e o que segue em aberto com transparência, tanto para o time quanto para quem depende do agente.
Conhecimento de servidores MCP, o tipo de código que você mais vai ler no dia a dia;
Experiência com Langfuse (monitoramento do agente), ferramenta que já usamos na sustentação;
Experiência com agentes de IA e LLMs em produção, incluindo monitoramento e sustentação;
Inglês técnico (leitura e escrita), com conversação desejável.
