Principais responsabilidades
Desenvolver aplicações utilizando Inteligência Artificial Generativa.
Projetar arquiteturas baseadas em LLMs.
Desenvolver agentes inteligentes (AI Agents).
Implementar soluções RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Desenvolver pipelines de processamento de dados.
Construir APIs para consumo de modelos de IA.
Integrar modelos de IA a sistemas corporativos.
Implementar soluções utilizando diferentes provedores de IA.
Desenvolver aplicações cloud-native.
Automatizar processos utilizando IA.
Participar de discovery de casos de uso.
Trabalhar com arquitetura orientada a eventos.
Desenvolver soluções escaláveis e resilientes.
Participar das definições técnicas junto aos arquitetos.
Apoiar processos de MLOps e LLMOps.
Monitorar desempenho dos modelos em produção.
Requisitos Obrigatórios
• Experiência sólida com Python para desenvolvimento de soluções de IA/ML
• Conhecimento prático com LLMs e frameworks de orquestração (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, etc.)
• Experiência com Git e práticas de CI/CD
• Conhecimento em Docker e containerização
• Familiaridade com RAG e bancos de dados vetoriais (Pinecone, Qdrant, pgvector, etc.)
Conhecimento em:
Large Language Models (LLMs)
Prompt Engineering
Function Calling
Structured Output
Tool Calling
Agents
Multi-Agent Systems
RAG
Embeddings
Vector Search
Fine Tuning (conceitual)
Model Evaluation
Diferenciais
• Experiência no mercado financeiro (fintechs, bancos digitais, pagamentos)
• Conhecimento em fine-tuning de modelos de linguagem
• Experiência com cloud (GCP, Oracle ou Azure) e serviços gerenciados de ML
• Familiaridade com MLOps e ferramentas como MLflow ou Weights & Biases
• Conhecimento em segurança e compliance em ambientes regulados
• Conhecimento em Node.js e frameworks como Nest.js para construção de APIs e serviços backend