ESPECIALISTA EM IA

Com o propósito de conectar pessoas, ideias e negócios, promovendo a inclusão digital e social no Brasil, a Alloha Fibra é hoje o maior grupo independente de fibra ótica do País. Isso é possível porque contamos com um time de 5 mil pessoas que busca qualidade e excelência em tudo o que faz, sempre voltado a oferecer os melhores produtos, serviços e atendimento.

Valorizamos a pluralidade, representada por nossos colaboradores e clientes em toda a sua multiplicidade regional e social – uma vez que estamos presentes em 864 cidades em 22 estados brasileiros com uma rede de mais de 140 mil quilômetros de fibra óptica e 1,6 milhão de assinantes.

Aqui você encontrará um só time, que atua interconectado, focado em fazer a coisa certa sempre. Honestidade, integridade, transparência e ética traduzem a nossa cultura – o Jeito de Ser Alloha – que transforma nosso ambiente em um espaço colaborativo e responsável com as pessoas e com a sustentabilidade do negócio.

Para mais informações, acesse https://alloha.com/

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• Comunicação Estratégica: Habilidade comprovada em traduzir problemas de negócio para soluções tecnológicas de IA e articular valor técnico para públicos executivos/não técnicos.
• Discovery & Mapeamento: Experiência prévia em condução de alinhamentos com áreas corporativas, levantamento de requisitos de produtos de dados/IA e construção de roadmaps de iniciativas.
• Engenharia de Software & LLMs: Sólida experiência no desenvolvimento e colocação em produção de soluções utilizando Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs).
• Desenvolvimento Python: Domínio avançado e nativo de Python (foco em programação assíncrona, concorrência e arquitetura de software).
• Frameworks Agênticos: Experiência profunda com frameworks de orquestração de agentes (obrigatoriedade em ferramentas como LangGraph, CrewAI, AutoGen ou LangChain).
• Integrações & APIs: Sólido conhecimento em design e consumo de APIs RESTful, webhooks e barramentos de mensageria.
• Bancos Vetoriais & Dados: Experiência avançada em modelagem de dados, bancos vetoriais (Pinecone, Qdrant, ChromaDB, pgvector) e manipulação de dados corporativos (SQL, Databricks/Spark).
• LLMOps & Infraestrutura: Conhecimento prático em Docker/Kubernetes e ferramentas de LLMOps (LangSmith, Phoenix, MLflow).

Diferencial:

• Histórico comprovado na estruturação de business cases de IA que resultaram em ganho operacional ou redução de custos.
• Contribuições para projetos open-source de IA/Agentes ou experiência em deploy local de LLMs menores (Fine-tuning e quantização).

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• Discovery & Interface de Negócio: Atuar como parceiro estratégico (Business Partner de IA) junto às áreas de negócio, conduzindo sessões de discovery para captar dores, mapear processos e traduzir necessidades corporativas em casos de uso viáveis com arquitetura agêntica.

• Priorização & Valor de Negócio: Avaliar a viabilidade técnica e de ROI (Retorno sobre Investimento) das iniciativas de IA, construindo business cases e priorizando o pipeline de soluções junto aos líderes operacionais.

• Comunicação Fluida & EV (Evangelização): Comunicar conceitos técnicos complexos e arquiteturas de IA de forma acessível para executivos e stakeholders não técnicos, garantindo alinhamento e adoção das soluções.

• Arquitetura e Desenvolvimento Agêntico: Arquitetar, codificar e implantar sistemas de Agentes de IA Autônomos e Multiagentes robustos, escaláveis e de alta disponibilidade em ambiente produtivo.

• Orquestração de Fluxos Complexos: Desenvolver e gerenciar fluxos agênticos avançados baseados em grafos de estado, loops de feedback e mecanismos de autocorreção de prompts/código.

• Integrações de Sistemas: Projetar e implementar integrações seguras (Tools/Functions) para que os agentes interajam nativamente com APIs internas, bancos de dados relacionais e sistemas legados.

• RAG Avançado: Construir e otimizar pipelines avançados de RAG (Retrieval-Augmented Generation), envolvendo estratégias de hybrid search, reranking e ingestão em bancos de dados vetoriais.

• LLMOps & Qualidade: Estabelecer a infraestrutura de LLMOps: monitoramento de custos (tokens), rastreabilidade de chamadas (tracing), latência e frameworks de testes automatizados e guardrails.

• Governança & Mentoria: Definir padrões de projeto (Design Patterns), código limpo, componentização, esteiras de CI/CD e mentorar tecnicamente os engenheiros do time.