The posting
Escopo
Você trabalhará direto com o Diretor de Tecnologia, mas terá reporte funcional a um comitê formado pelos heads de Operações, Produtos, Tech e terá o CEO como principal sponsor. Principais responsabilidades:
- AI Platform: Cocriar estratégia de AI na Laqus e liderar a definição e implementação da arquitetura de uma plataforma corporativa de AI, habilitando as áreas de tecnologia, produtos e negócios a experimentar, desenvolver e operar soluções de AI de forma segura, escalável e economicamente eficiente. A plataforma deverá evoluir de acordo com requisitos funcionais definidos em conjunto com os diferentes times da companhia, podendo contemplar, entre outras capacidades: ambientes de experimentação e playgrounds de LLMs, catálogos padronizados, model rounting, integrações de agentes com sistemas e seus guardrails, observabilidade de agentes, pipelines de ingestão de dados, deployment de modelos proprietários de ML etc.
- Applied AI: Atuar em conjunto com as áreas de negócios, Produtos e Tecnologia na identificação, priorização, prototipação e implementação de casos de uso de AI. Suportar discussões de problemas de negócio e traduzir em soluções técnicas, avaliando quando utilizar modelos de linguagem, Machine Learning tradicional, modelos próprios, regras determinísticas ou uma combinação dessas abordagens.
- Disseminação do conhecimento: Elevar o nível de maturidade e conhecimento organizacional da Laqus em Inteligência Artificial, criando mecanismos contínuos de capacitação e disseminação de conhecimento, incluindo workshops, fóruns técnicos, demonstrações, pílulas de conhecimento, artigos internos e acompanhamento dos times na experimentação e adoção das ferramentas disponibilizadas.
Hard Skills
Formação e experiência
- Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Estatística, Matemática, Física, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
- Formação acadêmica específica em Inteligência Artificial será considerada um diferencial, mas a experiência prática terá maior peso na avaliação.
- Experiência em tecnologia, com sólida base em engenharia de software e Inteligência Artificial.
- Experiência prática na arquitetura e construção de plataformas distribuídas de Inteligência Artificial para uso transversal.
- Experiência em ambientes de rápido crescimento e alto dinamismo.
LLMs e Agentic AI
- Conhecimento prático em técnicas de RAG para LLMs, embeddings, busca semântica e bancos de dados vetoriais.
- Experiência com gestão de contexto, prompt engineering e otimização de interações com modelos.
- Conhecimento de frameworks e SDKs para desenvolvimento de aplicações com AI, como LangChain, LangGraph e Semantic Kernel.
- Experiência na construção e implantação de agentes de AI, incluindo memória, tool/function calling e supervisão humana.
- Conhecimento em avaliação de aplicações baseadas em LLMs, incluindo evals automatizados e avaliações humanas.
- Conhecimento de MCP e outros padrões de integração de modelos. Experiência com orquestração, observabilidade e avaliação de agentes em produção.
Plataforma e AI FinOps
- Experiência na integração e orquestração de múltiplos modelos e provedores, com abordagem agnostic-first.
- Conhecimento de model routing, fallback, caching e estratégias de otimização de custo e latência conforme o workload.
- Experiência com modelos open-weight e modelos proprietários.
- Conhecimento em monitoramento de consumo, performance e custos relacionados ao uso de AI.
- Conhecimento de infraestrutura para AI, como GPUaaS, será considerado um diferencial.
Machine Learning
- Sólidos fundamentos em Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
- Conhecimento de técnicas de classificação, regressão, clustering e detecção de anomalias.
- Conhecimento de redes neurais e Deep Learning.
- Experiência com frameworks de Machine Learning, como PyTorch e TensorFlow.
- Conhecimento de MLOps, incluindo pipelines de treinamento, validação e deploy de modelos, observabilidade e monitoramento de drift.
- Experiência com ferramentas de gestão de modelos, como MLflow e SageMaker.
Engenharia de Software
- Experiência com desenvolvimento de APIs e microsserviços em backend.
- Conhecimento de desenvolvimento e execução de aplicações em containers, como Docker.
- Experiência com Git e práticas de CI/CD.
- Conhecimento de segurança, permissionamento, autenticação e gestão de secrets.
- Python avançado.
- Conhecimento em C# e ecossistema .NET será considerado um diferencial.
Soft Skills
- Alta autonomia: trabalha com pouca supervisão, conduzindo objetivos de médio e longo prazo com independência.
- Senso de responsabilidade e previsibilidade: mantém stakeholders informados, realiza reports e evita a necessidade de acompanhamento constante.
- Proatividade e capacidade de direcionamento: busca esclarecimentos e redirecionamentos de forma independente quando necessário.
- Gestão de stakeholders: possui facilidade para trabalhar com diferentes áreas e interlocutores.
- Priorização: lida bem com ambientes dinâmicos, equilibrando múltiplas demandas e prioridades.
- Posicionamento: expressa opiniões de forma honesta, transparente e independente da senioridade dos interlocutores.
- Pensamento estruturado: apresenta sugestões e soluções de forma organizada e fundamentada.
- Excelente comunicação: traduz temas técnicos, complexos e abstratos de acordo com o perfil do público.
- Liderança técnica e influência: atua como referência em Inteligência Artificial, contribuindo para o aumento da maturidade e adoção de AI na organização, com capacidade de ensinar e desenvolver outras pessoas.
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