Analista de BI Sênior 248785

A Qintess é especialista em potencializar a essência do seu negócio. Nossas soluções de transformação digital permitem que sua empresa opere com rapidez e flexibilidade acompanhando as mudanças de um mercado em constante evolução.

Aliados às melhores práticas em ESG desenvolvemos capacidades digitais com inteligência e design inovador para suportar nossos clientes na jornada em direção a um crescimento sustentável.

Hoje a Qintess possui aproximadamente 3.000 funcionários e mais de 800 clientes com operações em nove países. Entre os principais clientes estão sete das dez principais instituições financeiras do mundo oito das dez maiores empresas de serviços públicos do Brasil e duas das três maiores empresas de telecomunicações do país.

Qintess. Accelerate your essence.

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Responsabilidades:

• Liderar junto à squad (engenharia arquitetura produto e segurança) o desenho e evolução dos componentes de IA do backend.
• Definir e padronizar:
  • Contratos de APIs (REST)
  • Estrutura de respostas
  • Rastreabilidade e evidências
• Projetar e implementar fluxos:
  • Síncronos (ex: chat em tempo real)
  • Assíncronos (ex: ingestão e reprocessamento em lote)
• Desenvolver e otimizar serviços de inferência de LLMs com foco em:
  • Performance (latência e throughput)
  • Uso eficiente de GPU
  • Observabilidade
• Criar e manter pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation):
  • Extração e normalização de documentos (PDF HTML imagens com OCR)
  • Processamento (chunking e embeddings)
  • Enriquecimento de metadados
  • Armazenamento e consulta
• Gerenciar ciclo de vida dos dados e índices:
  • Versionamento
  • Atualizações (upsert/delete)
  • Rebuild e rollback
• Monitorar continuamente os sistemas:
  • Métricas de qualidade e performance
  • Dashboards
  • Auditoria e rastreabilidade
• Garantir conformidade com:
  • LGPD
  • Controle de acesso (RBAC)
  • Boas práticas de governança de dados
• Apoiar a definição de requisitos e comunicação técnica com stakeholders.

• Mínimo de 5 anos de experiência na área.
• Experiência prática com:
  • Machine Learning aplicado
  • IA Generativa (LLMs)
  • Arquiteturas com RAG
• Vivência em ambientes de produção com:
  • Monitoramento
  • Logs e métricas
  • Gestão de incidentes
  • SLOs
    

Conhecimentos Essenciais

• Linguagens e IA
  
  • Python avançado
  • Prompt Engineering
  • NLP e embeddings
• Arquitetura & Integração
  
  • APIs REST
  • Arquiteturas baseadas em serviços
• Infraestrutura
  
  • Docker
  • Ambientes conteinerizados (ex: Nomad)
  • Execução com GPUs (otimização de performance)
• Dados e Busca
  
  • Vector databases (ex: Milvus)
  • Busca híbrida (ex: Elasticsearch)
  • Modelagem de índices metadados e escalabilidade
• Engenharia e DevOps
  
  • Git / GitFlow / GitLab
  • CI/CD
  • Boas práticas de código testes e documentação

Diferenciais

• Experiência em:
  • Setor público / govtech
  • Ambientes regulados e auditáveis
• Ingestão de documentos complexos:
  • OCR
  • Extração estruturada
• MLOps:
  • Airflow
  • MLflow
  • Governança de modelos e dados
• Avaliação automatizada de RAG/LLMs