Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Matemática Aplicada ou áreas correlatas. Conhecimento sólido em: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina Vivência prática em projetos reais usando ML e IA Agentes Inteligentes e arquiteturas de IA Autônoma IA Stack (pré-processamento, modelos, embeddings, vetorização, APIs, monitoramento, etc.) Visão Computacional Processamento de Linguagem Natural Modelos Generativos (LLMs, Diffusion Models etc.). Experiência prática com Python e frameworks como: TensorFlow PyTorch scikit-learn ou similares. Conhecimento de boas práticas de MLOps, incluindo: versionamento de dados e modelos pipelines de ML testes e monitoramento deploy e observabilidade de modelos. Capacidade de comunicar conceitos técnicos de forma estruturada, clara e objetiva. Perfil colaborativo, organizado e orientado ao aprendizado contínuo. Inglês avançado. Desejável: Experiência no ensino de áreas de STEM e do uso de metodologias ativas (PBL, CBL, Design Thinking, etc.). Conhecimento ou experiência com Challenge Based Learning (CBL). Participação em projetos de IA aplicada a produtos, negócios ou capacitações corporativas. Experiência em facilitação técnica, mentorias ou trilhas de aprendizado in-company. Vivência com sistemas de agentes e frameworks como LangChain, CrewAI, AutoGen, Swarm, entre outros.