Engineer (Pleno) Machine Learning / Gen Ai

Vaga 100% Remota - Engenheiro(a) de Machine Learning / GenAI (Pleno) Estamos à procura de um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning / GenAI (Pleno) talentoso(a) e proativo(a) para atuar no desenvolvimento e implantação de soluções de Inteligência Artificial e IA Generativa que irão transformar diferentes áreas de negócio da empresa.

Se você é apaixonado(a) por modelos de linguagem, orquestração e inovação com IA, venha fazer parte da nossa equipeDescrição da Função O(a) profissional será responsável por projetar, desenvolver e implantar soluções robustas de Machine Learning e IA Generativa aplicadas a desafios de negócio.

Isso inclui a criação e otimização de pipelines de dados e modelos, integração fluida com APIs e sistemas corporativos, e a automação de fluxos inteligentes utilizando frameworks modernos de orquestração.

Responsabilidades Chave Desenvolvimento de Soluções de IA : Projetar e implantar soluções de IA / ML, com foco em modelos generativos (LLMs).

Orquestração e Agentes : Implementar e otimizar workflows complexos utilizando frameworks como LangChain e LangGraph para orquestração de agentes e modelos.

Pipeline de Dados e Modelos : Construir e manter pipelines de dados eficientes para ingestão, pré-processamento, treinamento e deploy de modelos.

Integração e Escalabilidade : Integrar modelos de IA a APIs, microsserviços e sistemas corporativos, garantindo a entrega de soluções escaláveis e performáticas.

Colaboração Estratégica : Colaborar ativamente com áreas de negócio (marketing, vendas, operações) para identificar e capitalizar oportunidades de inovação com IA.

Qualidade e Ética : Garantir segurança, compliance e as melhores práticas éticas em todas as soluções de IA desenvolvidas.

Otimização de LLMs : Aplicar técnicas avançadas de prompt engineering e fine-tuning para maximizar o desempenho dos LLMs.

Monitoramento : Monitorar e otimizar modelos em produção quanto à precisão, latência e custo.

Documentação : Documentar arquiteturas, fluxos de trabalho e melhores práticas para promover reuso e padronização.

Requisitos Técnicos (Obrigatórios) Linguagem e Processamento de Dados : Domínio de SQL e ferramentas de processamento de dados como PySpark e Pandas.

Plataformas Cloud : Experiência prática em plataformas de nuvem (Azure, AWS ou GCP) e seus respectivos serviços de IA / ML.

ML / Data Platform : Familiaridade com Databricks ou plataformas equivalentes de dados e Machine Learning.

Integração : Conhecimento sólido em integração de APIs (REST, GraphQL).

Diferenciais Desejáveis Experiência comprovada com LLMs, LangChain, LangGraph ou arquitetura de orquestração multiagente.

Conhecimento e vivência em arquitetura de MLOps e deploy de modelos em ambientes de produção.

Experiência com ferramentas de observabilidade de IA (ex : MLflow, Weights & Biases).

Inglês técnico para leitura e documentação.

Nível de Experiência e Formação Formação : Superior completa em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas afins.

Experiência : Mínimo de 3 anos de vivência profissional (perfil Pleno+).