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Arquiteto de Padrões de IA Sr
Analista de Arquitetura de Inteligência Artificial Sênior
Objetivo da posição:
Atuar na definição, evolução, documentação e governança da Arquitetura Corporativa de Inteligência Artificial, apoiando a criação e aplicação de padrões, frameworks, referências arquiteturais, guias de tecnologia e modelos operacionais relacionados a IA, Machine Learning, GenAI, LLMOps e MLOps.
O profissional será responsável por estruturar práticas reutilizáveis e escaláveis para soluções de IA, garantindo segurança, rastreabilidade, compliance, padronização e alinhamento ao negócio, contribuindo para acelerar a adoção sustentável de IA na organização.
Este papel possui autonomia técnica relevante para analisar cenários, propor padrões, revisar soluções e produzir artefatos arquiteturais com baixa supervisão, atuando em parceria com arquitetos corporativos, squads, times de dados, engenharia, segurança e plataforma.
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Responsabilidades
Arquitetura e padrões de IA
• Definir, evoluir e documentar arquiteturas de referência para IA, ML e GenAI.
• Criar padrões arquiteturais, blueprints, frameworks e guias técnicos de implementação.
• Estruturar padrões para:
o RAG (Retrieval-Augmented Generation)
o embeddings e vector search
o agentes inteligentes
o memória e orquestração de agentes
o grounding e contexto semântico
o prompt engineering
o avaliação e observabilidade de IA
• Projetar arquiteturas de IA integradas a sistemas corporativos, ERPs, CRMs, plataformas digitais e sistemas legados.
• Apoiar a modelagem e organização de:
o ontologias
o taxonomias
o features
o embeddings
o contextos semânticos
o datasets de IA
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Governança e ciclo de vida de IA
• Apoiar e evoluir processos de LLMOps e MLOps.
• Definir critérios mínimos para entrada em produção de soluções de IA.
• Estruturar padrões para:
o Model Cards
o Model Registry
o Model Lineage
o Prompt Templates
o Evaluation Datasets
o AI Output Schemas
o AI Safety Rule Sets
• Apoiar processos de:
o avaliação
o versionamento
o promoção
o auditoria
o fallback
o rollback
o aposentadoria de modelos e artefatos de IA
• Garantir rastreabilidade entre prompts, datasets, embeddings, modelos, avaliações e soluções.
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Segurança, risco e compliance
• Definir e apoiar controles de segurança para IA corporativa.
• Identificar riscos relacionados a:
o prompt injection
o jailbreak
o vazamento de dados
o vieses
o hallucination
o uso indevido de modelos
• Apoiar iniciativas relacionadas a:
o LGPD
o privacidade
o governança informacional
o AI Safety
o Responsible AI
o compliance corporativo
• Definir guardrails e políticas de uso responsável de IA.
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Avaliação arquitetural e apoio aos times
• Avaliar aderência de soluções aos padrões corporativos de IA.
• Produzir pareceres técnicos e recomendações arquiteturais.
• Identificar débitos, desvios e riscos arquiteturais.
• Apoiar squads e arquitetos na adoção correta de padrões de IA.
• Participar de workshops de discovery, ideação e definição de soluções.
• Transformar aprendizados de projetos em padrões reutilizáveis.
• Apoiar guildas, chapters e CoE de Arquitetura e IA.
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Requisitos técnicos
Arquitetura e engenharia
• Experiência com arquitetura de soluções corporativas.
• Conhecimento em:
o APIs
o microsserviços
o integração distribuída
o eventos e mensageria
o DDD (Domain-Driven Design)
o CI/CD
o Git
• Experiência com cloud:
o GCP (preferencial)
o AWS
o Azure
• Conhecimento em:
o bancos relacionais
o NoSQL
o vector databases
o pipelines distribuídos
• Noções de frameworks arquiteturais:
o TOGAF
o ArchiMate
o C4
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Inteligência Artificial e Machine Learning
• Fundamentos sólidos de Machine Learning.
• Conhecimento do ciclo de vida de modelos:
o treino
o validação
o inferência
o avaliação
o monitoramento
• Experiência com:
o Python
o Java
o Rust
• Conhecimento em:
o MLOps
o observabilidade de modelos
o feature engineering
o feature stores
o explainability
o Responsible AI
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GenAI, LLMs e agentes
• Experiência com:
o LLMs
o APIs de modelos
o embeddings
o busca vetorial
o RAG
o prompt engineering
o agentes inteligentes
• Conhecimento em:
o chunking
o reranking
o grounding
o memory
o tool calling
o MCP (Model Context Protocol)
• Experiência ou familiaridade com frameworks:
o LangChain
o LangGraph
o LlamaIndex
o Semantic Kernel
o CrewAI
o AutoGen
o Google ADK
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Dados, pipelines e observabilidade
• Conhecimento em:
o ETL/ELT voltado para IA
o pipelines de embeddings
o datasets de treino e inferência
o versionamento de datasets
o qualidade e linhagem de dados
• Experiência com:
o ChromaDB
o Pinecone
o Weaviate
o pgvector
o Elastic/OpenSearch
o Vertex AI Search
• Conhecimento em:
o MLflow
o LangSmith
o Evidently
o Ragas
o OpenTelemetry
o Grafana
o Datadog
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Entregáveis esperados
• Padrões Arquiteturais de IA
• Guias de Uso de Tecnologia
• Blueprints e arquiteturas de referência
• Catálogo de capacidades e cenários arquiteturais
• Pareceres de aderência de soluções
• Checklists de entrada em produção
• Templates de Model Card, Prompt Template e AI Safety
• Mapas de rastreabilidade entre:
o modelo
o dataset
o prompt
o embeddings
o contexto
o avaliação
• Recomendações para exceções e débitos arquiteturais
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Diferenciais
• Experiência em CoE ou governança arquitetural.
• Certificações cloud.
• Conhecimento em:
o Lakehouse/Data Lake
o Docker
o Kubernetes/GKE
o Terraform
o Airflow
• Experiência com avaliação de aplicações GenAI.
• Atuação anterior em ambientes regulados.
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Soft Skills
• Visão sistêmica e orientada a valor.
• Capacidade analítica e pensamento crítico.
• Comunicação clara e documentação executiva/técnica.
• Perfil consultivo e estruturador.
• Capacidade de traduzir negócio em solução técnica.
• Influência sem autoridade formal.
• Organização e foco em padronização.
• Aprendizado contínuo e adaptabilidade.
• Capacidade de colaborar com múltiplos domínios técnicos.
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Nível de autonomia esperado
• Conduzir análises técnicas de média e alta complexidade.
• Propor padrões e melhorias arquiteturais.
• Identificar riscos, lacunas e dependências.
• Revisar soluções com base em padrões corporativos.
• Apoiar decisões técnicas relacionadas à IA corporativa.
Temas estratégicos, exceções críticas, escolhas tecnológicas corporativas e decisões de alto impacto devem ser validados junto a Especialistas ou Arquitetos de IA responsáveis.
