A Verity está buscando novos talentos!
Somos uma consultoria de transformação e inovação digital e buscamos Arquiteto(a) de Soluções de IA para fazer parte dessa jornada.
Olha só quais são as experiências e conhecimentos que você precisa ter para acelerar e transformar com a gente:
Responsabilidades e atribuições
Estamos em busca de um Arquiteto de Soluções de IA com visão holística para liderar nossa estratégia tecnológica de dados e inteligência. Sua missão é olhar para os desafios de negócio e selecionar a ferramenta certa para o trabalho, seja um modelo de Machine Learning clássico (XGBoost/Scikit-learn) para previsões numéricas precisas, Deep Learning para Visão Computacional, ou IA Generativa (LLMs) para interfaces naturais e análise de texto. E a partir daí projetar toda solução necessária.
1. Consultoria de Arquitetura & Design de Soluções de IA
Design de Sistemas Complexos: Desenhar a arquitetura técnica de ponta a ponta, decidindo os componentes de infraestrutura (Cloud), dados e modelos.
Ecossistemas A2A (Agent-to-Agent): Projetar protocolos de interação para sistemas multi-agente, definindo como agentes autônomos compartilham memória, negociam tarefas e lidam com falhas de forma assíncrona, sem supervisão humana direta.
Avaliação de Trade-offs: Atuar como consultor para decidir tecnicamente entre abordagens determinísticas (ML Clássico/Regras) vs. probabilísticas (GenAI). Exemplo: "Recomendar um modelo XGBoost para risco de crédito em vez de um LLM, garantindo explicabilidade e menor custo."
2. Definição de Padrões e Governança Técnica
Blueprints & Golden Paths: Criar documentação técnica de referência e registro de decisões (ADRs - Architecture Decision Records) e templates de arquitetura para acelerar o desenvolvimento das soluções pelos times de engenharia.
Segurança e Compliance (Security by Design): Estabelecer padrões de segurança para IA, como uso de VPC Service Controls, ofuscação de PII antes da inferência e controle de acesso granular (IAM), criptografia, dentre outros.
Curadoria Tecnológica: Avaliar constantemente novas ferramentas, modelos e técnicas de mercado, além de homologar quais devem fazer parte da stack tecnológica da empresa.
3. FinOps & Eficiência Operacional
Engenharia de Custos: Projetar soluções focadas no TCO (Custo Total de Propriedade). Calcular a viabilidade econômica de rodar modelos proprietários (Gemini 1.5 Pro) versus modelos abertos hospedados (Gemma/Llama) ou APIs serverless.
Estratégia de Dados para IA: Orientar a arquitetura de Feature Stores e Vector Stores, garantindo que os dados estejam prontos tanto para treinamento de modelos preditivos quanto para Grounding (RAG) de modelos generativos.