IA e Engenharia de Dados – Engenheiro de Inteligência Artificial N/I NOVO

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.