Job Description

O que buscamos:

Buscamos uma pessoa de Engenharia de ML/IA sênior para atuar com desenvolvimento e arquitetura de sistemas de Machine Learning e IA Generativa. O profissional será responsável por projetar, construir e colocar em produção componentes de sistemas de IA agentiva, colaborando com equipes multifuncionais para otimizar a infraestrutura de computação e aplicações, visando a mitigação de riscos operacionais e a otimização de custos.

Responsabilidades:

• Desenvolver sistemas de IA agentiva, projetando e implementando agentes de chamada de ferramentas, combinando recuperação, raciocínio estruturado e execução segura de ações, aplicando salvaguardas para segurança e conformidade;
• Construir frameworks de avaliação para LLMs (Large Language Models) de código aberto e fundacionais, implementando pipelines de recuperação, síntese de prompt, validação de resposta e loops de autocorreção para operações de produção;
• Integrar agentes com ecossistemas de tempo de execução, conectando-os a sistemas de observabilidade, gerenciamento de incidentes e implantação para diagnósticos automatizados e remediação com rastreabilidade;
• Colaborar com equipes de produção e aplicação para traduzir desafios em funcionalidades de IA agentiva, ajudando a definir funções objetivas ligadas à confiabilidade, redução de riscos e custos;
• Aprimorar a governança, construindo modelos validadores, prompts adversariais e verificações de política, implementando fallbacks determinísticos, disjuntores e estratégias de rollback;
• Otimizar escala e desempenho, utilizando engenharia de prompt, gerenciamento de contexto, cache e roteamento de modelos para atender aos SLOs (Service Level Objectives);

Requisitos e Qualificações:

• Experiência prática com serviços AWS (ECS/EKS, Lambda, S3, DynamoDB, Redshift, Step Functions, SageMaker) e infraestrutura como código (Terraform/CloudFormation);
• Experiência comprovada em desenvolvimento de software em Python, C/C++, Go ou Java;
• Experiência de 5 a 7 anos projetando, construindo, testando e lançando sistemas de ML em produção (implantação/serviço, avaliação, monitoramento, pipelines de dados, fluxos de trabalho de fine-tuning);
• Experiência prática com integração de API de LLM, engenharia de prompt, fine-tuning/adaptação, RAG e agentes que utilizam ferramentas;
• Compreensão funcional de LLMs comerciais e de código aberto e suas capacidades (por exemplo, OpenAI, Gemini, Llama, Qwen, Claude);
• Sólido conhecimento de estatística aplicada, conceitos fundamentais de ML, algoritmos e estruturas de dados;
• Inglês avançado (C1/C2).

Diferenciais:

• Forte experiência prática em Python em larga escala.