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13/01/2026 | 1 Vaga
Descrição
Responsável por desenvolver e evoluir soluções de IA Generativa para jornadas críticas, garantindo segurança, governança e escalabilidade. Atuação transversal, influenciando decisões arquiteturais e estratégicas, além de contribuir para a plataforma de LLMOps.
Principais atividades:
•Criar soluções de IA Generativa ponta a ponta, incluindo copilots e assistentes.
•Evoluir LLMOps com foco em governança, rastreabilidade e custo.
•Integrar-se com times de arquitetura, engenharia e produto.
•Definir boas práticas de CI/CD para IA Generativa.
•Investigar incidentes e propor melhorias estruturais.
•Promover padrões técnicos e compartilhamento de conhecimento.
Perfil esperado:
•Comunicação clara com públicos técnicos e não técnicos.
•Influência técnica e tomada de decisão.
•Traduzir demandas de negócio em soluções sustentáveis.
•Postura colaborativa e foco em entrega contínua.
Principais atividades:
•Criar soluções de IA Generativa ponta a ponta, incluindo copilots e assistentes.
•Evoluir LLMOps com foco em governança, rastreabilidade e custo.
•Integrar-se com times de arquitetura, engenharia e produto.
•Definir boas práticas de CI/CD para IA Generativa.
•Investigar incidentes e propor melhorias estruturais.
•Promover padrões técnicos e compartilhamento de conhecimento.
Perfil esperado:
•Comunicação clara com públicos técnicos e não técnicos.
•Influência técnica e tomada de decisão.
•Traduzir demandas de negócio em soluções sustentáveis.
•Postura colaborativa e foco em entrega contínua.
Requisitos
•Experiência com IA Generativa, LLMs, embeddings e NLP.
•Domínio de Python e frameworks como LangChain, Transformers.
•Conhecimento avançado em RAG e técnicas relacionadas.
•Git, bancos de dados relacionais/não relacionais.
•Vivência em Ciência de Dados para dados não estruturados.
•Experiência prática com LLMOps (pipelines, monitoramento, custo).
Diferenciais:
•Experiência com modelos open-source (Mistral, LLaMA, Mixtral, Phi).
•Atuação com agentes autônomos e orquestração (LangGraph).
•Conhecimento de protocolos emergentes (MCP, A2A).
•Domínio de Python e frameworks como LangChain, Transformers.
•Conhecimento avançado em RAG e técnicas relacionadas.
•Git, bancos de dados relacionais/não relacionais.
•Vivência em Ciência de Dados para dados não estruturados.
•Experiência prática com LLMOps (pipelines, monitoramento, custo).
Diferenciais:
•Experiência com modelos open-source (Mistral, LLaMA, Mixtral, Phi).
•Atuação com agentes autônomos e orquestração (LangGraph).
•Conhecimento de protocolos emergentes (MCP, A2A).
IA Generativa
Área: Sistemas
Plataforma: Python
Especialidade: Inteligência Artificial
Nível: Pleno
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