Engenheiro de Dados e Plataforma de Agentes Sênior (AWS)

Descrição da vaga

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. 

Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!  

Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro. 

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Responsabilidades e atribuições


A empresa está montando sua infraestrutura de IA na AWS. O plano inclui uma arquitetura de referência, RAG sobre bases internas e vários agentes em produção que conversam entre si: um orquestrador que divide o trabalho entre agentes especializados. Ainda está em discussão separar a conta de IA da conta de dados. A ideia é começar na Virgínia (us-east-1) e migrar depois para São Paulo por motivos regulatórios.

A pessoa contratada será a ponte entre o time de dados e o de IA. Ela garante que o pipeline entre as contas e a camada que entrega dados, ferramentas e memória aos agentes tenham um dono claro.

Responsabilidades

Dados para IA

Construir intelectualmente as estruturas de IA e ML

Construir e manter os pipelines que alimentam o Bedrock Knowledge Base e os agentes: ingestão, limpeza, chunking e vetorização.

Definir contratos de dados (schemas, frescor, SLAs) para cada fonte que os agentes consomem.

Criar, Manter e Atualizar esteiras de MLOPS

Plataforma multiagente

Dar suporte à orquestração entre agentes: supervisor e subagentes, agentes como ferramentas, fluxos em grafo ou swarm. Usar Strands Agents, colaboração multiagente do Bedrock e AgentCore (Runtime, Gateway, Memory, Identity).

Expor dados e sistemas internos como ferramentas reutilizáveis via servidores MCP e AgentCore Gateway, com versionamento e um catálogo de ferramentas.

Desenhar a gestão de estado e memória compartilhada entre agentes (curto e longo prazo, por sessão e por usuário), sem que dados vazem entre contextos ou clientes.

Apoiar a comunicação entre agentes (protocolo A2A, eventos via EventBridge, SQS e Step Functions), com idempotência, timeouts, retries e proteção contra loops.

Aplicar privilégio mínimo por agente e por ferramenta: identidade própria, escopo de acesso a dados e trilha de auditoria de cada ação executada.

Contas, infraestrutura e custo

Desenhar o acesso entre contas AWS (IAM roles cross-account, Lake Formation), evitando copiar dados sempre que possível.

Implantar toda a infraestrutura como código (Terraform), incluindo agentes, ferramentas e guardrails, para promover o que funciona do sandbox para produção.

Aplicar tags, orçamentos e métricas de custo por área, projeto, modelo e agente, com visibilidade do custo por fluxo ou conversa (FinOps).

Governança, observabilidade e resiliência

Garantir governança e privacidade (LGPD, residência de dados por região) antes de dados sensíveis entrarem no ambiente de IA, inclusive no que circula entre agentes e fica guardado em memória.

Implantar observabilidade de ponta a ponta: rastreamento distribuído das chamadas entre agentes e ferramentas (OpenTelemetry, AgentCore Observability, CloudWatch), latência, tokens e taxa de erro por etapa.

Dar suporte a resiliência e DR (filas, multirregião, degradação controlada quando um agente ou ferramenta falha).




Requisitos e qualificações


Requisitos obrigatórios

Python e SQL sólidos.

S3, Glue, Athena, IAM, Lake Formation e KMS.

Terraform e CI/CD.

Experiência prática com ambientes multiconta na AWS.

Arquitetura orientada a eventos e sistemas distribuídos (filas, retries, idempotência, consistência).

Experiência construindo ou operando ao menos uma aplicação com LLM em produção (RAG ou agente com ferramentas).

Noções de FinOps na AWS (tags, Cost Explorer, orçamentos).

LangChain

LangGraph

MLOps e LLMOps: avaliação de agentes e fluxos multiagente, guardrails, monitoramento de drift e de qualidade das respostas.

Diferenciais

Amazon Bedrock (Knowledge Bases, Guardrails, colaboração multiagente) e AgentCore.

Frameworks de agentes como Strands, LangGraph ou CrewAI, e padrões de orquestração multiagente.

MCP (construção de servidores) e A2A.

Bancos vetoriais e as opções discutidas: S3 Vectors, OpenSearch e Milvus. GraphRAG é um bônus.

Data Mesh e arquitetura hub-and-spoke.

Certificações: AWS Certified Data Engineer – Associate, ML Engineer – Associate, FinOps Certified Practitioner.

Experiência em serviços financeiros e em ambientes regulados.

Estrutura e HubSpoken 

Competências comportamentais

Comunicar-se bem com cientistas de dados, áreas de negócio e parceiros externos.

Postura de segurança e rigor com dados sensíveis, especialmente quando agentes agem de forma autônoma.

Decidir com trade-offs explícitos. Por exemplo: copiar dados ou acessar cross-account, um agente generalista ou vários especializados, memória compartilhada ou isolada.

Autonomia para documentar e definir quem é dono de cada agente, ferramenta e fonte de dados entre os times




Informações adicionais


Modelo de atuação: HÍBRIDO sendo 3 dias presenciais e 2 dias home office, localizada na - Vila Nova Conceição/São Paulo.

Na Leega, não entregamos apenas linhas de código ou dashboards. Transformamos desafios tecnológicos complexos em impacto real. Com mais de 15 anos de estrada, unimos a profundidade da experiência humana à velocidade da Inteligência Artificial para criar soluções que mudam negócios e, acima de tudo, melhoram a vida das pessoas.

Somos uma consultoria de tecnologia, agnóstica e estratégica. Com escritórios no Brasil e na Europa, nosso time de mais de 580 talentos multidisciplinares vive e respira o ecossistema de Data Analytics, Cloud e IA. Dominamos a base, da Governança à Engenharia, para garantir que a tecnologia não seja apenas uma ferramenta, mas uma vantagem competitiva sustentável para os maiores players do mercado.