Pessoa Engenheira de IA

Chegou a oportunidade de impactar a indústria automobilística usando tecnologia. Se você é um(a) Engenheiro(a) de AI com experiência projetar, construir e soluções de IA em produção, queremos conhecer você! Você vai fazer protótipos rápidos, validar com as áreas de negócio e transformar o que funciona em sistemas, seguros e escaláveis com nosso time.

• Desenvolver soluções com LLMs: arquitetura, código, testes, deploy e operação.
• Construir agentes de IA com tool use, memória e orquestração de múltiplas etapas, integrados a sistemas e APIs corporativas.
• Implementar e otimizar pipelines de RAG: ingestão de documentos, chunking, embeddings, busca híbrida e reranking.
• Criar e manter frameworks de avaliação (evals) para medir qualidade, alucinação, custo e latência das soluções.
• Escolher o modelo certo para cada caso (ex.: Claude, GPT, modelos open-source), equilibrando custo, performance e requisitos de dados.
• Implementar guardrails de segurança e conformidade: LGPD, prevenção de prompt injection, mascaramento de dados sensíveis e auditoria.
• Atuar como referência técnica: fazer code review, mentorar devs e disseminar boas práticas de IA no time.
• Acompanhar a evolução do mercado de IA e testar novas ferramentas e abordagens.

• Experiência em engenharia de software, tendo trabalhado a 2+ anos com AI.
• Domínio de Python (FastAPI, asyncio, bibliotecas de dados).
• Experiência prática com APIs de LLMs (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock ou Vertex AI).
• Experiência sólida com RAG, bancos vetoriais (pgvector, OpenSearch, Pinecone ou similares) e estratégias de recuperação.
• Experiência construindo agentes e fluxos de function calling.
• Vivência com evals de LLMs e métricas de qualidade.
• Cloud (AWS ou GCP), Docker, CI/CD e boas práticas de engenharia (testes, Git, code review).
• Inglês avançado/Fluente.

• Experiência com MCP (Model Context Protocol) e frameworks de agentes (Claude Agent SDK, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel).
• Fine-tuning, destilação ou deploy de modelos open-source (vLLM, Ollama, Hugging Face).
• Ferramentas de observabilidade de LLMs (Langfuse, LangSmith, Arize, OpenTelemetry).
• Kubernetes e Terraform.
• Experiência com IA multimodal (visão, documentos, voz).
• Integração com sistemas corporativos (SAP, Salesforce, ServiceNow).
• Experiência no setor automotivo ou de manufatura; alemão é um plus.
• Projetos open-source, publicações ou portfólio público de IA.

• Perfil hands-on: prefere construir e testar a ficar teorizando.
• Pragmatismo: escolhe a solução mais simples que resolve o problema.
• Senso crítico sobre limitações, riscos e uso responsável da IA.
• Comunicação clara com públicos técnicos e de negócio.