Solucione Desafios em Inteligência Artificial com LLMs
Estamos procurando por alguém com experiência em construir soluções baseadas em LLMs + recuperação de dados reais (RAG), utilizando ferramentas como LangChain, LangGraph, Redis, OpenAI API, bancos de dados relacionais e NoSQL.
Com experiência em tuning e fine-tuning de LLMs, conhecimento em bancos de dados vetoriais e proficiência em Python e bibliotecas de IA, você fará parte de uma squad totalmente nova, com a missão de transformar um cliente do setor financeiro. Aqui, não estamos apenas escrevendo código, estamos revolucionando o mercado.
Responsabilidades:
• Desenvolver soluções em Python que otimizem a recuperação de informações para LLMs;
• Dominar FastAPI/Flask, Pydantic e SQLAlchemy;
• Trabalhar com LangChain, LangGraph e RAG-Fusion para aprimorar IA generativa;
• Criar pipelines eficientes de extração e armazenamento de conhecimento;
• Implementar técnicas avançadas de RAG para melhorar a precisão dos LLMs.
Requisitos:
• Experiência com RAG e recuperação de informações;
• Conhecimento em bancos de dados vetoriais (Pinecone, Weaviate, FAISS);
• Proficiência em Python e bibliotecas de IA;
• Experiência em tuning e fine-tuning de LLMs;
• Familiaridade com AI Foundry (AI Hub, AI Project, AI Models e AI Search) da Microsoft;
• Conhecimento em PromptFlow.
Benefícios:
• Modalidade de Contratação: PJ (Valor/Hora);
• Carga horária: 8h diárias (média de 168h por mês);
• Modelo de trabalho: 100% Remoto;
• Abono remunerado: 15 dias após 12 meses de contrato (para você recarregar as energias);
• Equipamento: Fornecido pela Sciensa, conforme necessidade da área/projeto.