Senior AI Architect – Agentic GenAI (Cybersecurity)

Descrição:

Período de alocação1 ano
Modelo de Trabalho 3x presencial 2x Remoto
Localidade do Cliente Itaim Bibi


Habilidades: Detalhes do Perfil

Basicamente estamos em busca de um profissional senior (5 anos de experiencia ou mais), para implementar agentes de IA ligados a cybersegurança. O conhecimento essencial é dados e IA... o know-how de cybersecurity é nice to have para ajudar a interpretar os casos de uso com mais facilidade, mas não é essencial.

O profissional vai atuar por aproximadamente 1 ano dando vazão a implementação de casos de uso de soluções pré-mapeadas pelo cliente. Todos os casos de uso serão ligados a Cybersegurança corporativa.
As soluções terão foco agentico / GenAI, e serão desenvolvidas em high-code utilizando Python e plataforma cloud Azure.

Caracteristicas importantes:
- Precisa ter ingles avançado pois irá trabalhar com integrantes da equipe Global do cliente. Precisa ter a capacidade de discutir os casos de uso e soluções em ingles.
- Precisa ter disponibilidade para atuar presencialmente em São Paulo

Atividades previstas:
- Entendimento e discução dos casos de uso com a equipe de Cybersegrança para melhor detalhamento, especificação e desenho da solução técnica.
- Desenvolvimento dos casos de uso usando linguagem Python e bibliotecas especificas de GenAI.
- Configuração de ambiente cloud Azure para desenvolvimento dos casos de uso.
- Testes, manutenção e correção das soluções.

Abaixo a descrição do perfil.
• Architect and develop agentic AI systems (multi tool, multi-step agents) that safely orchestrate autonomous workflows and integrate with internal APIs and data sources.
• Productionize and optimize generative AI solutions for Cybersecurity use cases
• Lead design and implementation of AI Ops pipelines for continuous deployment and monitoring of GenAI models across cloud and on-prem environments.
• Implement robust observability and MLOps: model and data drift detection, lineage, explainability, performance SLIs/SLOs, alerting and automated remediation.
• Automate CI/CD for models and agents to ensure reproducible, auditable releases.
• Enforce governance, privacy, and compliance guardrails for GenAI (data minimization, PII filtering, red-team testing, prompt/content safety and logging for auditability).
• Collaborate with cross-functional teams to translate business needs into safe, scalable AI solutions and to operationalize user feedback loops.