Engenheiro(a) de IA - Especialista

Buscamos uma pessoa Especialista em IA Generativa, com forte domínio técnico e capacidade de influenciar decisões arquiteturais e estratégicas. Essa posição atua de forma transversal, apoiando a evolução da plataforma de LLMOps e a entrega de soluções de alto impacto para o negócio.

Suas atividades:

• • Desenvolver soluções de IA Generativa de ponta a ponta, desde a concepção técnica até a operação em produção.

• Liderar ou apoiar a criação de copilots, automações e assistentes para clientes e áreas internas, garantindo qualidade, segurança e escalabilidade.

• Evoluir a plataforma de LLMOps com foco em governança, rastreabilidade, observabilidade, custo e segurança.

• Atuar de forma integrada com times de arquitetura, engenharia, produto e operações na definição e implementação de soluções com impacto direto no negócio.

• Definir e disseminar boas práticas de CI/CD aplicadas a IA Generativa, em ambientes on-premise e cloud.

• Investigar falhas e incidentes em produção, conduzindo análise de causa raiz e propondo melhorias estruturais.

• Promover boas práticas técnicas, revisão de código, padronização de soluções e compartilhamento de conhecimento entre os times.

Perfil esperado

• Comunicação clara e objetiva com públicos técnicos e não técnicos.

• Capacidade de tomada de decisão técnica ou forte influência como referência no time.

• Habilidade para traduzir demandas de negócio em soluções técnicas viáveis e sustentáveis.

• Postura colaborativa, com senso de ownership e foco em entrega contínua.

• Vivência em ambientes ágeis, com visão de produto e melhoria incremental.

Requisitos e Experiência:

• Experiência comprovada com IA Generativa, LLMs, embeddings e técnicas de NLP.

• Domínio de Python e de bibliotecas e frameworks como LangChain, Transformers ou equivalentes.

• Experiência avançada com arquiteturas de RAG, incluindo técnicas como re-ranking, chunking dinâmico e recuperação sensível a contexto.

• Conhecimento sólido em Git e bancos de dados relacionais e não relacionais.

• Vivência em Ciência de Dados aplicada a dados não estruturados.

• Experiência prática com LLMOps, incluindo pipelines, versionamento, monitoramento, avaliação e controle de custo de modelos.

Diferenciais

• Experiência com modelos open-source como Mistral, LLaMA, Mixtral e Phi.

• Atuação com agentes autônomos ou orquestração de fluxos com LangGraph ou ferramentas similares.

• Conhecimento de protocolos e padrões emergentes como MCP e A2A.