Principais Responsabilidades
- Desenvolvimento, teste e implantação de modelos de IA / ML, com foco em IA generativa e LLMs (Large Language Models).
- Projetar e construir arquiteturas robustas para agentes autônomos utilizando frameworks como CrewAI, LangChain e LangGraph, visando a automação complexa de processos.
- Desenvolver soluções avançadas de scraping inteligente e automação com RAG (Retrieval-Augmented Generation), suportando instruções em linguagem natural.
- Garantir a qualidade do código e as melhores práticas de engenharia de software (Clean Code, SOLID, Padrões de Projeto) e realizar code reviews.
- Implantação de modelos em ambientes de produção utilizando pipelines em nuvem (Azure).
- Colaborar com times multidisciplinares (arquiteto, design, dev, PO, QA, CSM) para alinhar as soluções de IA com os objetivos estratégicos do negócio.
- Fomentar a cultura de aprendizado contínuo e reprodutibilidade, documentando processos, decisões e resultados de experimentos.
Requisitos Técnicos
Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou área correlata.Proficiência em Python e experiência avançada com bancos de dados.Experiência comprovada com frameworks (TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn).Conhecimento aprofundado em fundamentos de IA generativa e uso de APIs de LLMs (OpenAI, Cohere, Hugging Face).Experiência sólida com bibliotecas de manipulação de dados (Pandas, NumPy) e para scraping (BeautifulSoup, Selenium, Playwright).Amplo conhecimento e experiência em frameworks de orquestração de agentes (CrewAI, LangChain, LangGraph).Expertise em Git, versionamento de código, integração de APIs REST / GraphQL e conceitos avançados de CI / CD e MLOps.Sólida experiência com fluxos multi-agente e comunicação avançada entre agentes por meio de LLMs.Experiência com deploy de agentes ou modelos em cloud e uso de Docker / Kubernetes para monitoramento de desempenho.Competências Comportamentais
O candidato ideal deve ser proativo, curioso e focado em aprendizado contínuo. É essencial ter excelente comunicação interpessoal e a capacidade de colaborar com equipes diversas. O profissional deve ser organizado, ter atenção aos detalhes na implementação e validação de pipelines, e ser comprometido com a qualidade, segurança e responsabilidade no uso de modelos de IA.
Diferenciais
Garantir a qualidade do seu código com boas práticas;Gostar muito de aprender;Fomentar a troca de conhecimentos;Facilidade para se comunicar - nível técnico e usuário;Sem medo de perguntar. Sem medo de ensinar. Sem medo de apresentar suas ideias;Preocupação com qualidade visual da entrega final;Publicação de aplicativos nas lojas da Apple e Google;Benefícios
️ Vale Refeição : 35,00 por dia, pagos no cartão da VR Benefícios;