CS AI Engineer Pleno

Descrição

Desenhar, construir e operar a camada de IA e automação aplicada à experiência do cliente. Você vai transformar interações, hoje manuais, repetitivas ou dispersas , em produtos internos: fluxos inteligentes, agentes de atendimento, copilotos para o time de CX, implantação e CS e pipelines de insight para Produto. Espera-se que você entregue resultado end-to-end: identifica o problema, prototipa, coloca em produção, mede e itera.

Responsabilidades e atribuições

IA aplicada ao atendimento

• Projetar e implementar soluções com LLMs (OpenAI, Anthropic, modelos open-source) para atendimento automatizado, triagem de tickets e sugestão de resposta para agentes humanos;
• Evoluir continuamente qualidade e segurança das respostas: prompt engineering, RAG, avaliação offline, guardrails e, quando fizer sentido, fine-tuning;
• Desenhar agentes com ferramentas (tool use) para executar ações reais — consultar status, abrir chamados, encaminhar para especialista humano no momento certo.
  
  

Automação e integrações

• Construir fluxos automatizados entre Intercom, CRM, bases de dados internas, APIs de saúde e ferramentas de produtividade;
• Escrever código de produção (Python / TypeScript) para integrações, workers e serviços leves; usar ferramentas de workflow (n8n, Zapier, Retool, Make) quando for o caminho mais rápido e suficiente;
• Garantir que automações tenham logs, alertas, versionamento e rollback — nada de caixa-preta.
  
  

Dados e insights de CX

• Estruturar pipelines que classificam automaticamente tickets por tema, sentimento, urgência e produto;
• Identificar padrões e principais dores dos clientes e transformar isso em insights acionáveis para Produto, Operações e Engenharia;
• Criar dashboards e relatórios confiáveis para acompanhamento contínuo (não é a principal entrega, mas é parte do trabalho).
  
  

Qualidade, medição e evolução

• Definir métricas claras para cada automação/modelo: acurácia, cobertura, tempo de resposta, CSAT e economia operacional;
• Rodar A/B tests, comparar modelos e fluxos, e tomar decisões baseadas em dados — não em opinião;
• Manter uma régua alta de qualidade em saúde: ambiguidade, risco clínico e privacidade do paciente sempre no radar.
  
  

Parceria com CX e áreas de negócio

• Trabalhar lado a lado com o time de CX para entender dores reais de agente e de cliente;
• Traduzir problemas de negócio em soluções técnicas simples o suficiente para evoluir — e robustas o suficiente para rodar em produção;
• Priorizar iniciativas com base em impacto: o que gera mais valor por esforço investido.
  
  

Requisitos e qualificações

• Experiência prática construindo integrações e automações consumindo APIs REST/JSON (autenticação, paginação, webhooks, tratamento de erro);
• Programação em pelo menos uma linguagem moderna; Python ou TypeScript/JavaScript — com código legível, testável e versionado em Git;
• Experiência real usando LLMs em produtos ou automações: prompt engineering, chamadas de API (OpenAI, Anthropic, etc.), tratamento de contexto e avaliação de qualidade;
• Conforto com dados: SQL para exploração, manipulação em pandas/spreadsheets, leitura e interpretação de métricas;
• Autonomia comprovada: levou projetos do 0 ao 1 em produção, sabe priorizar, dá visibilidade sem precisar ser cobrado;
• Comunicação clara com áreas não técnicas, escreve bem, explica trade-offs e negocia escopo.