Engenheiro pleno - Machine learning / gen ai (remoto)
Vaga: 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)
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: mínimode vivência profissional (perfil pleno+).
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