{"id":4144700,"url":"https://alion.io/job/ntconsultcorp-principal-ai-engineer","title":"Principal AI Engineer","company":{"id":4496040,"name":"NTConsult","domain":"ntconsultcorp.com","url":"https://alion.io/company/ntconsultcorp","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"staffing","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"InHire","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"lead","employment_type":null,"work_mode":"remote","remote_scope":"unspecified","remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":[],"countries":[],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Agno","optional":false},{"name":"Anthropic","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"Claude Code","optional":false},{"name":"Context Engineering","optional":false},{"name":"Cursor","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Fastify","optional":false},{"name":"Function Calling","optional":false},{"name":"Java","optional":false},{"name":"LangChain","optional":false},{"name":"LangGraph","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"OpenAI","optional":false},{"name":"OpenAI Agents SDK","optional":false},{"name":"OpenAI Codex","optional":false},{"name":"Prompt Engineering","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Reranking","optional":false},{"name":"TypeScript","optional":false},{"name":"Vercel AI SDK","optional":false},{"name":"JavaScript","optional":true},{"name":"Node JS","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-10T20:57:18Z","employer_posted_date":"2026-11-11","last_verified_at":"2026-11-12T06:36:45Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":1,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":1},"description":"• Evoluir a arquitetura e o pipeline RAG ponta a ponta: ingestão de PDF, chunking, embeddings, indexação vetorial, retrieval, montagem de contexto, prompt e geração. A expectativa não é apenas operar componentes, mas tomar decisões arquiteturais sobre como essas partes se conectam e escalam.\nResponder pela qualidade e confiabilidade da ingestão em documentos de dezenas a centenas de páginas, onde a falha típica é silenciosa: o sistema declara sucesso com o documento parcialmente processado ou indexado.\nProjetar chamadas a LLM como parte de um sistema distribuído robusto: processamento em lote, filas quando aplicável, retries com backoff, limites de concorrência, idempotência, tratamento de rate limits, timeouts e degradação controlada.\nDesenhar e evoluir a orquestração de agentes e fluxos generativos, definindo responsabilidades, ferramentas, memória, estado, contexto, comunicação entre componentes e limites claros entre comportamento determinístico e probabilístico.\nInstrumentar e avaliar os fluxos de IA com tracing, evals reproduzíveis, comparação entre modelos, métricas de qualidade, latência e custo por token. Escolher o modelo e a estratégia adequados para cada etapa com base em evidência.\nVersionar e governar prompts, contextos e demais artefatos de IA fora do código, garantindo rastreabilidade entre versão, configuração, modelo utilizado e saída produzida.\nDimensionar capacidade, performance e custo de inferência, comparando capacidade provisionada, consumo sob demanda, throughput, latência e custo operacional, sustentando as decisões com medições.\nGarantir segurança e governança da solução de IA, incluindo segregação de dados, autorização server-side, gestão de segredos, auditabilidade, tratamento de informação sensível e controles adequados ao ambiente corporativo.\nRespeitar os dois segmentos de negócio: público e privado possuem vocabulário, regras, comportamentos e interfaces próprias. A regra de ouro é regressão zero no produto já em produção.\nArquitetura e engenharia de sistemas com IA generativa\nAtuar como referência técnica de arquitetura, conectando engenharia de software tradicional, sistemas distribuídos e IA generativa em uma arquitetura coerente e sustentável.\nDesenhar serviços, APIs, filas, processamento assíncrono, persistência, cache, integrações e mecanismos de observabilidade que suportem os componentes de IA em produção.\nDefinir a arquitetura de agentes, incluindo padrões de orquestração, tool calling, MCP, estado, memória, context engineering, isolamento de responsabilidades e comunicação entre agentes e serviços tradicionais.\nAvaliar criticamente quando utilizar agentes, workflows determinísticos ou abordagens híbridas, evitando transformar problemas convencionais de engenharia em problemas desnecessariamente probabilísticos.\nRevisar decisões de arquitetura pensando em escalabilidade, manutenibilidade, segurança, custo e operação, e não apenas em qualidade da resposta do modelo.\nTrabalhar diretamente com Python e TypeScript/Node, linguagens centrais da solução, e navegar confortavelmente por sistemas em Java quando necessário.\nEsteira AI-First (SDLC com IA)\nConstruir e operar uma esteira de desenvolvimento AI-First ponta a ponta: especificação, planejamento, geração, revisão, automação e execução, utilizando agentes, MCPs, skills e contextos versionados no repositório.\nDesenhar e versionar especificações como fonte da verdade (SDD), garantindo que a especificação, e não o histórico de chat, seja o artefato durável utilizado por humanos e agentes.\nDefinir guardrails de arquitetura e engenharia para geração de código, incluindo convenções, padrões arquiteturais, limites de escopo de PR, testes obrigatórios, segurança, qualidade e checagens automatizadas.\nRevisar criticamente código gerado por IA, avaliando arquitetura, escalabilidade, concorrência, segurança, legibilidade, tamanho de PR, cobertura de testes e aderência às decisões técnicas existentes.\nProjetar contextos eficientes para agentes de desenvolvimento, permitindo que entendam arquitetura, regras do domínio, padrões do projeto e restrições antes de alterar código.\nDisseminar a prática de desenvolvimento agêntico pelo time, transformando a esteira em capacidade organizacional e não apenas em ganho individual de produtividade.\nLiderança técnica e governança\nConduzir decisões de arquitetura e registrá-las de forma datada e rastreável, garantindo clareza sobre contexto, trade-offs e decisão tomada.\nSer referência técnica para sistemas baseados em IA generativa, apoiando decisões relacionadas a agentes, RAG, modelos, contexto, integração, escalabilidade e operação.\nRevisar entregas de terceiros e times vizinhos, identificando riscos arquiteturais, problemas de qualidade, inconsistências de padrão e impactos sobre o produto.\nOperar dentro do rito corporativo de mudança, incluindo janelas de CHG/GMUD, aprovação de maintainers, ambientes segregados e dependências entre times.\nSustentar o produto em produção: diagnosticar incidentes por logs, traces e métricas, identificar rapidamente se a falha está na aplicação, infraestrutura, integração, dados ou camada de IA e decidir rollback quando necessário.\nComunicar impacto técnico e operacional de forma objetiva, sem mascarar limitações, regressões ou riscos.\nProvar o valor do piloto com métricas acordadas previamente, conectando ganho técnico, qualidade, produtividade, custo e impacto sobre o produto.\nRequisitos\nEngenharia de software sênior: forte domínio de arquitetura de serviços, sistemas distribuídos, APIs, filas, processamento assíncrono, concorrência, modelagem de dados, persistência, observabilidade e code review crítico.\nTypeScript/Node sênior e Python. São as duas linguagens centrais do dia a dia, com Fastify no backend e FastAPI nos serviços/agentes. Experiência relevante com Java é um diferencial importante.\nArquitetura de sistemas construídos com IA generativa: capacidade de integrar LLMs, agentes, serviços tradicionais, dados, infraestrutura e mecanismos de governança em sistemas de produção.\nUso diário de desenvolvimento agêntico, utilizando Claude Code, Codex, Cursor ou equivalente como parte real do fluxo de engenharia. Experimentações pontuais não contam.\nAgentes, MCP e SDD aplicados ao ciclo de desenvolvimento em contexto real de produção, não apenas em provas de conceito.\nOrquestração de agentes e workflows generativos, utilizando LangChain, LangGraph, AI SDK, Agno, OpenAI Agents SDK ou frameworks similares. O produto utiliza LangChain atualmente.\nRAG na prática: ingestão, chunking, embeddings, busca vetorial e híbrida, reranking, montagem de contexto e entendimento claro de que grande parte dos problemas de qualidade surge antes da geração, especialmente na ingestão e recuperação.\nChamadas a APIs de LLM em produção - Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI ou equivalentes - com controle de concorrência, custo, latência, falhas, retries e rate limits.\nPrompt engineering e context engineering com avaliação objetiva, utilizando métricas, datasets de teste e critérios reproduzíveis em vez de avaliação apenas subjetiva.\nObservabilidade de LLM e agentes: tracing, evals, comparação entre modelos, análise de latência, leitura de custo por token e investigação de falhas em cadeias complexas.\n Segurança e compliance em soluções de IA: tratamento de dados sensíveis, segredos fora do código, autorização no servidor, trilhas de auditoria, segregação de acesso e compreensão dos riscos específicos de sistemas generativos.","description_format":"text","description_chars":7484,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Portuguese","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-11-12T06:36:45Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":86,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.86,"p_room":1,"age_days":1,"expected_fill_days":28,"reasons":["conf:1","win:early"],"computed_at":"2026-11-12T08:23:03Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/ntconsultcorp-principal-ai-engineer","json_url":"https://alion.io/job/ntconsultcorp-principal-ai-engineer.json","meta":{"generated_at":"2026-11-12T08:23:03Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":16884,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-11-13T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":4496040},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=4496040"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fntconsultcorp-principal-ai-engineer"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":2,"usd":0.2},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fntconsultcorp-principal-ai-engineer"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fntconsultcorp-principal-ai-engineer"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/ntconsultcorp-principal-ai-engineer\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fntconsultcorp-principal-ai-engineer"}],"agent":{"mcp":"https://alion.io/mcp/jobs","mcp_open":"https://alion.io/mcp/open","next":[{"tool":"get_job","arguments":{"id":4144700}},{"tool":"search_jobs","arguments":{"company":"ntconsultcorp.com","detail":"compact"}},{"tool":"match_people","arguments":{"job_id":4144700},"note":"people open to offers who fit this vacancy"}],"note":"The same data through MCP tools: https://alion.io/mcp/open needs no sign-in (compact searches, postings, people); https://alion.io/mcp with an Alion account has everything. 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