Builder de sistemas de IA autônomos que rodam a Bilhon por dentro e viram entregável vendável para clientes high-ticket por fora.
A Bilhon chegou num ponto de inflexão. Depois de mais de um ano construindo o Mega Brain — sistema de gestão de conhecimento que processa materiais de especialistas, extrai DNA cognitivo em 10 camadas e gera agentes operacionais —, a fronteira competitiva mudou. Não é mais "ter IA". É construir sistemas agenticos que rodem a empresa por dentro com altíssima alavancagem e virem produto vendável para clientes high-ticket por fora.
Hoje essa engenharia agentica passa pelo founder. Thiago consegue desenhar o sistema, orquestrar squads no Claude Code e validar a arquitetura — mas a construção tangível de cada squad, cada interface, cada integração de múltiplas IAs ainda depende dele no loop. Esse é o gargalo que precisamos quebrar.
Procuramos uma pessoa-âncora: alguém que assuma a engenharia agentica como ofício, pegue um brief verbal e já comece a construir antes da frase terminar, e que entenda que cada sistema interno que entrega também é protótipo do que vai virar receita lá fora.
Tangibilizar sistemas agenticos com IA — para dentro e para fora da Bilhon — usando Claude Code, Anthropic API e outras IAs em stack coeso, conectando-os a interfaces operacionais que pessoas reais consigam usar. Você vai arquitetar e entregar os squads, agentes e sistemas que fazem a empresa funcionar no dia a dia, e vai empacotar esses mesmos sistemas como entregáveis vendáveis para clientes high-ticket.
Nove frentes — quatro internas, três infra, duas externas.
Três dimensões — técnica, cognitiva, comportamental. A cognitiva é a mais difícil de ensinar e a mais inegociável.
| Linguagens | Python (produção, não notebooks) e TypeScript fluentes |
| Orquestração | LangGraph ou CrewAI em profundidade |
| APIs modelo | Claude (primário) + OpenAI; familiaridade com Gemini e open-weights |
| MCP | Construir MCP servers próprios e consumir de terceiros |
| RAG | 1+ vector DB em produção + embeddings |
| Evals | LangSmith ou Braintrust — usado de verdade |
| Frontend AI | Next.js + Vercel AI SDK pra dar interface |
| Git / CI-CD | Branch + PR + deploy básico — sabe subir produto |
Filtros explícitos. Se algum desses te incomoda, talvez essa não seja a vaga.
Avaliação clara desde o primeiro dia. Sem ambiguidade no fim do trimestre.
| Critério | Definição de "feito" |
|---|---|
| Squads internas entregues | 3 squads operando produtivamente em áreas da Bilhon (vendas, marketing ou ops) com documentação padronizada. |
| Sistema empacotado para mercado | 1 sistema agentico com arquitetura documentada, interface operacional e blueprint replicável vendido (ou em pipeline de venda) para cliente high-ticket. |
| Observabilidade implantada | Stack de evals e quality gates funcionando — agentes em produção com métricas visíveis e eval cases gerados a partir de falhas reais. |
| Documentação padronizada | Template de squad/agente que outro dev (ou o próximo contratado) consegue usar sem você no meio. |
| Founder no loop | Thiago consegue revisar ao invés de construir — o gargalo muda de "engineer" para "reviewer". |
Cinco times consumindo o que você constrói — quatro dentro de casa, um lá fora.
Seis camadas já em operação. Você entra, entende, e acelera.
90% das vagas de AI no Brasil hoje são "experimentando IA" — POC, piloto, chatbot de suporte. Aqui são quatro pontos que mudam o jogo.
Três tiers por senioridade. Piso senior acima da mediana brasileira porque procuramos founding mindset.
| Tier | Faixa mensal (PJ) |
|---|---|
| Mid-Senior · 4–7 anos | R$ 18.000 — 28.000 |
| Senior · 7+ anos | R$ 28.000 — 45.000 |
| Founding · Principal | R$ 45.000 — 65.000 |
| Equity | Conversável para o perfil certo |
| Bônus de performance | Atrelado a sistemas empacotados e vendidos |
De portfolio a decisão final, 14 dias no máximo.
O canal será definido pelo Romulo. Sem esses três itens, a triagem não roda.
Para o Romulo e qualquer não-técnico que ler o JD: oito termos que aparecem no documento, traduzidos.