- Buscamos alguém que:Pensa e age a partir das perspectivas dos clientes. Demonstra interesse e curiosidade de conhecer os clientes, seus comportamentos e preferências para atender e superar suas expectativas
- Demonstra compromisso permanente em aprender, ensinar e desenvolver, contribuindo para um ambiente descontraído, respeitoso e colaborativo, incentivando a diversidade
- É flexível para se desprender de paradigmas e modelos mentais existentes. Busca soluções inovadoras e sustentáveis, para criar vantagens competitivas para o negócio, equilibrando os interesses econômicos, ambientais e sociais. Para fazer parte do nosso time, é essencial: Residir em São Paulo
- Graduação Completa em
Matemática, Estatística, Engenharia,
- Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Ciência de Dados e/ou áreas correlatas
- Experiência em engenharia de software, dados ou machine learning, com atuação prática em Inteligência Artificial Generativa
- Experiência com desenvolvimento utilizando Python, APIs, serviços assíncronos, bancos SQL e NoSQL, filas, cache e testes automatizados
- Experiência na implementação de aplicações com LLMs, RAG, embeddings, agentes, tool/function calling e structured outputs
- Conhecimento em experimentação, avaliação de modelos, análise de erros, otimização de prompts, latência, custo e qualidade
- Experiência com observabilidade de soluções de IA, incluindo logs, métricas, traces, alertas e tratamento de incidentes
- Conhecimento em Engenharia de IA Generativa: LangGraph, LangChain, LiteLLM, LangFuse, DeepEval, Guardrails e RAGAS ou tecnologias equivalentes
- Conhecimento em
MCP (Model Context Protocol); Conhecimento em Bancos vetoriais, busca híbrida, reranking e recuperação de informação;Conhecimento em PostgreSQL, Redis, Kafka e integração com serviços externos;Conhecimento em FastAPI, Pydantic, AsyncIO, APIs REST e arquitetura orientada a eventos;Conhecimento em Kubernetes, Docker, CI/CD e GitOps;Conhecimento em
- OpenTelemetry e observabilidade aplicada a IA.Conhecimento em segurança aplicada a IA, incluindo OWASP LLM, proteção contra prompt injection, data leakage, governança e gestão de acessos
- Inglês intermediário para leitura de documentação técnica, pesquisa e interação com fornecedores
- É diferencial:
- Pós-graduação ou mestrado em Inteligência Artificial, Machine Learning, Engenharia de Software, Ciência de Dados ou Sistemas Distribuídos
- Formação complementar em segurança de IA, MLOps, LLMOps, NLP, Recuperação de Informação ou Engenharia de Dados
- Experiência com bancos vetoriais, knowledge graphs, fine-tuning ou serving de modelos
- Vivência com Kubernetes, Docker, GitOps, GPUs e plataformas cloud voltadas para IA
- Experiência em projetos de IA executados em ambientes corporativos regulados, multilíngues ou que tratem dados sensíveis
- Certificações em Machine Learning ou IA nas plataformas AWS, Azure ou Google Cloud
- Certificações ou cursos avançados em segurança de IA, MLOps, LLMOps, dados ou Kubernetes
- Espanhol avançado
