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 equipe!

Descrição 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)

Diferenciais Desejáveis

Nível de Experiência e Formação