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Seu desafio será transformar o potencial da Inteligência Artificial Generativa em soluções confiáveis, seguras e reutilizáveis, desenvolvendo aplicações, agentes e capacidades de IA que conectem engenharia de software, dados, observabilidade e segurança. Você contribuirá para automatizar etapas do ciclo de desenvolvimento, ampliar a eficiência dos squads e impulsionar a inovação em um ambiente de tecnologia dinâmico e colaborativo.
Responsabilidades e atribuiçõesImplementar e evoluir aplicações, chains e agentes de Inteligência Artificial, utilizando frameworks e padrões definidos pela arquitetura da plataforma, com foco em automações reutilizáveis, testáveis e seguras para o ciclo de desenvolvimento de software (SDLC) e squads consumidoras;Construir pipelines de ingestão e recuperação de conhecimento, atuando na definição de parsing, chunking, metadados, embeddings, busca híbrida, reranking e controles de acesso, em parceria com as áreas de Dados e Segurança;Desenvolver conjuntos de avaliação, mecanismos de validação e guardrails para assegurar qualidade, rastreabilidade e conformidade das soluções de IA antes de sua disponibilização em produção;Atuar na identificação e mitigação de riscos relacionados a prompt injection, vazamento de informações, toxicidade, alucinações e demais vulnerabilidades associadas à Inteligência Artificial Generativa;Instrumentar e operar workflows de IA, implementando mecanismos de observabilidade, monitoramento, alertas e indicadores de desempenho, garantindo qualidade, disponibilidade, latência e controle de custos das soluções;Desenvolver e disponibilizar SDKs, templates, exemplos e documentações técnicas, promovendo reutilização de componentes e acelerando a adoção das soluções pelos times consumidores;Apoiar squads das áreas de Digital, TI, Engenharia, Dados, IA e Corporativo na descoberta, prototipação, integração e adoção das capacidades de Inteligência Artificial da plataforma;Atuar em conjunto com Arquitetura, Dados, Segurança e Desenvolvimento na evolução contínua das capacidades de IA, garantindo escalabilidade, governança e alinhamento aos padrões corporativos;
Requisitos e qualificaçõesRequisitos necessários:Residir em São Paulo;Graduação Completa em Matemática, Estatística, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Ciência de Dados e/ou áreas correlatas;Experiência em engenharia de software, dados ou Machine Learning, com atuação prática em Inteligência Artificial Generativa;Experiência com desenvolvimento utilizando Python, APIs, serviços assíncronos, bancos SQL e NoSQL, filas, cache e testes automatizados;Experiência na implementação de aplicações com LLMs, RAG, embeddings, agentes, tool/function calling e structured outputs;Conhecimento em experimentação, avaliação de modelos, análise de erros, otimização de prompts, latência, custo e qualidade;Experiência com observabilidade de soluções de IA, incluindo logs, métricas, traces, alertas e tratamento de incidentes;Conhecimento em Engenharia de IA Generativa: LangGraph, LangChain, LiteLLM, LangFuse, DeepEval, Guardrails e RAGAS ou tecnologias equivalentes;Conhecimento em MCP (Model Context Protocol); Conhecimento em Bancos vetoriais, busca híbrida, reranking e recuperação de informação;Conhecimento em PostgreSQL, Redis, Kafka e integração com serviços externos;Conhecimento em FastAPI, Pydantic, AsyncIO, APIs REST e arquitetura orientada a eventos;Conhecimento em Kubernetes, Docker, CI/CD e GitOps;Conhecimento em OpenTelemetry e observabilidade aplicada a IA.Conhecimento em segurança aplicada a IA, incluindo OWASP LLM, proteção contra prompt injection, data leakage, governança e gestão de acessos;Inglês intermediário para leitura de documentação técnica, pesquisa e interação com fornecedores;
Requisitos desejáveis:Pós-graduação ou mestrado em Inteligência Artificial, Machine Learning, Engenharia de Software, Ciência de Dados ou Sistemas Distribuídos;Formação complementar em segurança de IA, MLOps, LLMOps, NLP, Recuperação de Informação ou Engenharia de Dados;Experiência com bancos vetoriais, knowledge graphs, fine-tuning ou serving de modelos;Vivência com Kubernetes, Docker, GitOps, GPUs e plataformas cloud voltadas para IA;Experiência em projetos de IA executados em ambientes corporativos regulados, multilíngues ou que tratem dados sensíveis;Certificações em Machine Learning ou IA nas plataformas AWS, Azure ou Google Cloud;Certificações ou cursos avançados em segurança de IA, MLOps, LLMOps, dados ou Kubernetes;Espanhol avançado.
Informações adicionaisImportante: Todas as nossas vagas são elegíveis para profissionais com deficiência, equidade de gênero e raça/ etnia.



