Especialista II (Engenharia de IA Generativa)

O que estará sobre seus cuidados:

• Liderar a concepção e evolução de soluções baseadas em LLMs com foco na elevação da experiência do cliente habilitação de aplicações comerciais e ganhos de eficiência operacional. O papel envolve traduzir desafios de negócio em arquiteturas de GenAI (como RAG e sistemas agentic) garantindo geração de valor por meio de aplicações escaláveis seguras e orientadas a resultados.
• Responsável por atuar de ponta a ponta no ciclo de vida de aplicações de IA generativa do design à produção com forte ênfase em experimentação avaliação contínua e otimização de performance e custo. Espera-se também protagonismo na disseminação de boas práticas governança e aceleração da adoção de GenAI na organização.

O que é importante você ter

• Projetar e implementar pipelines de IA Generativa end-to-end contemplando ingestão processamento retrieval inferência e serving de aplicações baseadas em LLMs
• Traduzir requisitos de negócio em designs de sistemas generativos especificando contratos de input/output model tasks orchestration chains e fluxos de execução multi-step
• Desenvolver e otimizar prompt templates e metaprompts incluindo controle de estrutura (JSON schema function calling) grounding e redução de alucinação
• Projetar e operar arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) com foco em: estratégias avançadas de chunking (semantic recursive sliding window) indexação vetorial e híbrida re-ranking (cross-encoder LLM-based ranking)
• Implementar pipelines de data preparation para GenAI incluindo parsing de documentos content filtering normalização e enriquecimento semântico
• Desenvolver e manter data pipelines em Delta Lake incluindo escrita e versionamento de dados em Unity Catalog
• Construir sistemas de retrieval utilizando Vector Search (Mosaic AI Vector Search) embeddings e tuning de relevância
• Desenvolver agentic systems utilizando frameworks como LangChain/LlamaIndex incluindo definição de tools planners e execution graphs
• Implementar LLM guardrails (input/output filtering prompt hardening PII masking policy enforcement) para mitigação de riscos
• Selecionar e avaliar modelos (LLMs e embeddings) com base em: métricas offline (accuracy MRR BLEU etc.) avaliações qualitativas (human-in-the-loop rubric-based evaluation)
• Integrar modelos via Foundation Model APIs e/ou model hubs (ex: Hugging Face) considerando latência custo e contexto máximo
• Desenvolver e versionar aplicações utilizando MLflow (tracking model registry pyfunc models)
• Implementar e publicar endpoints de inferência com controle de acesso e governança
• Projetar workloads de inferência batch e online (real-time serving) incluindo uso de aiquery() e pipelines distribuídos
• Monitorar aplicações em produção com: inference logging métricas de custo latência e qualidade; Agent Monitoring e observabilidade de pipelines
• Definir e implementar estratégias de evaluation & monitoring contínuo incluindo testes com ground truth e avaliação automatizada
• Garantir conformidade com requisitos de governança de dados segurança e licenciamento (LGPD e AI TRiSM)
• Promover programas de alfabetização do uso de IA com estratégias convencionais e de gamificaçãopara fomentar a capacidade analítica e cultura orientada a dados.

• Superior Completo (Administração Sistemas de Informação Gestão e tecnologia da informação Engenharia da dados estatística e/ou Matemática);
• Conhecimentoem Excel avançado;
• Conhecimento em Ferramentas IDE Ferramentas Vibe Coding;
• Conhecimento com entregáveis correlatos agentes e aplicação de IA generativa.
• Experiência com ecossistema de dados/ML e protocolos MCP A2A etc.
• Conhecimento aprofundado em LLMs arquiteturas Transformer e sistemas generativos
• Experiência prática com RAG pipelines incluindo embeddings retrieval e ranking
• Domínio de prompt engineering avançado (structured outputs tool use few-shot chain-of-thought control)
• Experiência com frameworks de orquestração como LangChain LlamaIndex ou similares
• Experiência com model evaluation frameworks e definição de métricas para GenAI
• Conhecimento em LLMOps / MLOps incluindo versionamento experiment tracking e deployment
• Experiência com desenvolvimento e deploy de APIs e serviços de inferência
• Experiência em setores regulados (seguro financeiro saúde).

Como Cuidamos de você:

Benefícios:

• Seguro Saúde;
• Seguro Odontológico;
• Seguro Decesso;
• Vale Transporte
• Vale Refeição;
• Vale Alimentação;
• Estacionamento Gratuito;
• 13ª Cesta de Alimentação;
• Seguro de Vida em Grupo;
• Plano de Previdência Privada;
• Auxílio Creche e/ou Babá;
• Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
• Gympass;
• Day off para comemorar seu aniversário;
• Universidade Corporativa com mais 500 cursos;
• Programa de Saúde Integrada: mental social financeira e física.

Onde ficamos

Nossa sede fica localizada na zona sul de São Paulo próximo a estação de trem Morumbi (linha 9 Esmeralda) na região do bairro Chácara Santo Antônio.