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O papel envolve projetar, desenvolver e implementar soluções técnicas avançadas para clientes líderes no mercado. Dentre as responsabilidades:
 * Pesquisar e desenvolver metodologias de Large Language Models (LLMs) para criar produtos baseados em dados gerados por IA;
 * Desenvolver e aprimorar técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), combinando embeddings e bancos de vetores para melhorar precisão e relevância das respostas dos modelos;
 * Apli
 carmar técnicas de segurança e governança para IA generativa, mitigando alucinações, viés e riscos éticos no uso de LLMs;
 * Automatizar e monitorar o desempenho de modelos generativos em produção, utilizando frameworks de MLOps e ferramentas de observabilidade de IA;
O cargo exige experiência comprovada em desenvolvimento de LLMs e fluxos agênticos, conhecimento avançado em Machine Learning, Deep Learning e Fine-Tuning de modelos fundacionais, além de habilidades em Python, frameworks de LangGraph, PydanticAI, LlamaIndex e ferramentas de MLOps. Além disso, é necessário possuir proficiência em Vector Databases e pipelines de dados escaláveis.
Para se candidatar, é importante ter experiência em deploy e monitoramento de modelos em produção, incluindo técnicas de inferência eficiente, caching e otimização.
Vamos discutir os detalhes do projeto e da equipe.