A missão
O(a) Engenheiro(a) de Inteligência Artificial tem como objetivo liderar o desenvolvimento e a operacionalização de soluções inteligentes baseadas em modelos de linguagem natural. Essa pessoa será responsável por criar pipelines de RAG, estruturar agentes e fluxos multiagentes e garantir que os modelos estejam integrados de forma eficiente aos processos da empresa.
O seu desafio será
- Desenvolver pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para integração de LLMs com bases de conhecimento internas.
- Criar e manter fluxos inteligentes com N8N, integrando APIs, agentes de IA e automações de negócio.
- Projetar e implementar estruturas de agentes e multiagentes, com foco em colaboração entre modelos e orquestração de tarefas.
- Atuar com modelos de linguagem natural (LLMs), realizando fine-tuning, prompt engineering e avaliação de performance.
- Integrar modelos generativos a sistemas internos, garantindo escalabilidade, segurança e governança.
- Colaborar com times de dados, produtos e tecnologia para transformar requisitos de negócio em soluções baseadas em IA.
- Monitorar e otimizar modelos em produção, ajustando métricas de custo, latência, viés e robustez.
Antes de tudo, você precisa se identificar com nosso propósito que é valorizar as pessoas para que cada uma construa a sua própria história.
Além disso, é necessário que você tenha
- Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou áreas correlatas.
- Experiência com modelos de linguagem natural (ex.: GPT, Gemini, Mistral, LLaMA).
- Conhecimento em RAG, bases vetoriais e engenharia de prompts.
- Conhecimento de técnicas de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos de classificação, regressão, agrupamento, entre outras.
- Vivência com N8N ou ferramentas similares de automação e orquestração.
- Experiência com infraestrutura de IA: Docker, Kubernetes,MLFlow,Airflow, etc.
- Experiência em trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, utilizando bancos de dados SQL, Spark e Athena.
- Programação avançada em Python, com uso de frameworks como Hugging Face, LangChain, Transformers.
- Familiaridade com cloud computing(AWS, Azure) e boas práticas de MLOps.
- Capacidade de trabalhar com dados não estruturados (texto, imagem, áudio).
- Noções de ética e governança em IA, incluindo segurança, privacidade e mitigação de viés.
