A nstech é a maior plataforma de tecnologia e softwares para logística e supply chain da América Latina. Ela conecta toda a cadeia de transporte — embarcadores, transportadoras, corretores e motoristas — em um único ecossistema digital para tornar as operações mais eficientes, seguras e econômicas.

A nstech está estruturando sua área de IA para levar essa escala para dentro dos produtos e da operação: agentes e modelos que resolvem problemas reais de quem move carga, com valor medido. São quatro times — adoção de IA nas áreas de negócio, plataforma de agentes e modelos, IA nos produtos e pesquisa aplicada — num momento em que há muito a construir.

Buscamos uma pessoa Staff AI Engineer para o time de AI Capabilities, que constrói a plataforma de agentes e modelos da nstech. Você será a dona técnica do harness de agentes, do catálogo de tools e do MCP Hub — e vai construir, com as próprias mãos, o primeiro agente ponta a ponta, que serve de referência para todos os que vierem depois.

O que você escrever nos primeiros meses vai definir como a nstech constrói agentes pelos próximos anos. O harness é único: autenticação, roteamento de modelos, retry e log estruturado, atendendo sobre a mesma base o agente interno e o agente que vai para o cliente, cada um com seus guardrails. As tools expõem domínios reais da operação logística — viagem, documento fiscal, risco, frete.

O padrão vale mais que o agente. O sucesso aparece quando outro time coloca o segundo agente no ar em uma fração do tempo que o primeiro levou.

Por que esta vaga

• Papel de fundação técnica, com autonomia real sobre desenho e padrão
• Agente em produção de verdade, com isolamento por cliente, auditoria por execução e custo por chamada — não demo
• Um domínio ainda pouco explorado por IA: a cadeia de transporte de carga, de ponta a ponta
• Time pequeno e sênior, com acesso direto à liderança da área

Responsabilidades e atribuições:

• Construir e manter o harness de agentes em produção: autenticação, roteamento de modelos, retry, log estruturado e observabilidade
• Entregar a primeira versão do MCP Hub, com o conjunto inicial de tools por domínio de negócio
• Construir o primeiro agente novo ponta a ponta, como referência técnica documentada
• Definir os padrões de construção — estrutura de projeto, versionamento de prompt, testes e evals — e fazer com que sejam seguidos
• Levar o primeiro time de produto para a plataforma, com documentação e acompanhamento próximo
• Participar das decisões de arquitetura, incluindo gateway de LLMs e camada de contexto
• Ser referência técnica para o time e para quem constrói sobre a plataforma

Requisitos obrigatórios

• Trajetória sênior ou staff em engenharia de software, com sistemas em produção sob sua responsabilidade
• Aplicações com LLM além do protótipo: orquestração, tool calling, gestão de contexto, tratamento de falha e avaliação automatizada
• Python e/ou Node em nível profissional, com prática de teste, revisão e CI/CD
• Integração com APIs e sistemas heterogêneos, incluindo os que não foram desenhados para serem usados por agente
• Capacidade de definir padrão técnico e fazê-lo pegar em outros times, por documentação e exemplo
• Uso crítico e cotidiano de ferramentas de IA no próprio trabalho

Desejáveis

• MCP (Model Context Protocol), frameworks de agentes ou orquestração multiagente
• Gateways de LLM (LiteLLM, Foundry, AI Gateway ou equivalentes)
• Evals automatizados com conjunto dourado de casos rodando em CI
• Cloud, containers e infraestrutura como código
• Arquitetura de eventos (Kafka ou equivalente)

Diferenciais

• Experiência em plataforma interna usada por outros times de engenharia
• Domínio logístico, fiscal ou de seguros
• Multi-tenancy e isolamento de dado por cliente
• Contribuição open source ou produção de conteúdo técnico