Engenheiro de Dados e Plataforma de Agentes Sênior (AWS)

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!

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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.