Nesta posição sênior de Engenharia de IA, você vai projetar, desenvolver e colocar em produção soluções avançadas de inteligência artificial para clientes e equipes internas. Você ajudará a transformar capacidades emergentes de IA em produtos confiáveis, escaláveis e alinhados a objetivos de negócio, participando de todo o ciclo de vida das soluções, da arquitetura à operação e melhoria contínua.

Responsabilidades

• Projetar arquiteturas de IA considerando desempenho, escalabilidade, segurança, governança técnica, custos operacionais e sustentabilidade
• Desenvolver produtos e plataformas com IA e sistemas de agentes inteligentes, incluindo soluções multiagentes
• Criar arquiteturas avançadas de RAG, com embeddings, bancos de dados vetoriais, GraphRAG, busca híbrida, reranqueamento e técnicas de fundamentação
• Integrar soluções de IA a sistemas corporativos, plataformas de dados e aplicações essenciais para o negócio
• Avaliar modelos de linguagem, modelos menores, modelos multimodais e outros componentes da pilha de IA
• Definir métricas e estratégias de avaliação para qualidade, precisão, consistência e confiabilidade
• Implementar observabilidade e monitoramento de desempenho, qualidade, custos, uso, latência, segurança e comportamento dos modelos
• Estabelecer práticas de LLMOps para desenvolvimento, testes, versionamento, implantação e monitoramento
• Atuar como referência técnica, influenciar decisões arquiteturais e promover boas práticas de engenharia

Requisitos obrigatórios

• Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou área relacionada
• Inglês avançado para comunicação eficaz em um ambiente global
• Experiência sólida no desenvolvimento e na implantação de soluções de IA generativa em produção
• Experiência em arquitetura técnica de soluções corporativas complexas e essenciais para o negócio
• Experiência em liderança técnica de iniciativas complexas e multidisciplinares
• Proficiência avançada em Python
• Experiência com LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, LlamaIndex ou frameworks equivalentes
• Experiência com OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini ou plataformas semelhantes
• Conhecimento avançado de arquiteturas RAG, embeddings e busca semântica
• Experiência com bancos de dados vetoriais, como Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ou tecnologias equivalentes
• Experiência no desenvolvimento de APIs e microsserviços
• Experiência com Azure, AWS ou GCP
• Conhecimento de observabilidade, monitoramento e práticas de engenharia de confiabilidade

Diferenciais

• Experiência na criação de plataformas de IA usadas por vários clientes, produtos ou unidades de negócio
• Experiência na implementação de arquiteturas multiagentes em produção
• Conhecimento de fine-tuning, PEFT, LoRA e outras técnicas de personalização de modelos
• Experiência com grafos de conhecimento e GraphRAG
• Experiência com avaliação automatizada de LLMs e frameworks de avaliação de IA
• Conhecimento avançado de MLOps e LLMOps
• Experiência com plataformas modernas de dados, como Databricks ou Snowflake
• Contribuições para comunidades técnicas, projetos de código aberto ou publicações relacionadas à IA
• Certificações avançadas em IA, arquitetura em nuvem ou engenharia de software

O que esperamos
Esperamos que você vá além de experimentos e provas de conceito, tomando decisões técnicas sólidas para transformar recursos de IA em soluções confiáveis e prontas para produção. Você manterá o impacto no negócio no centro do trabalho e contribuirá para a evolução técnica da prática de IA.