Principais Responsabilidades
* Liderar o ciclo de vida completo de desenvolvimento de aplicações baseadas em IA.
* Gerenciar e mentorar equipes de desenvolvimento sob a premissa de metodologias ágeis e cultura AI-First.
* Arquitetar e implementar fluxos complexos de automação e orquestração de agentes.
* Garantir a eficiência de modelos (LLMs) através de técnicas avançadas de Prompt e Context Engineering.
* Manter-se na fronteira tecnológica, testando e integrando novas ferramentas de IA Generativa.
**** Requisitos Técnicos (Hard Skills) *****
Formação e Fundamentos:
* Graduação em Data Science, Engenharia de Software, Arquitetura de Software ou áreas correlatas.
* Sólido conhecimento em Deep Learning e Redes Neurais.
Modelos e LLMs:
* Domínio de modelos proprietários (GPT, Gemini, Opus) e modelos open-source (Llama, Mistral, etc.).
* Experiência prática em RAG (Retrieval-Augmented Generation) e bancos de dados vetoriais (Pinecone, Pgvector, Chroma, etc.).
* Experiência com implementação de guardrails e segurança em LLMs.
Desenvolvimento e Orquestração:
* Desenvolvimento de Agentes de IA e sistemas multi-agentes.
* Experiência com frameworks de orquestração: LangChain, CrewAI.
* Automação de fluxos com ferramentas low-code/no-code: N8N ou Make.
Stack de Desenvolvimento:
* Linguagens: Python (obrigatório), TypeScript ou Java.
* Ferramentas Modernas: Experiência com IDEs e CLIs de última geração (Cursor, VS Code, Claude Code, Codex, Copilot).
Habilidades Interpessoais (Soft Skills)
Buscamos um perfil que vá além do código:
* Inovador: Mentalidade disruptiva para encontrar soluções onde outros veem barreiras.
* Liderança: Capacidade de inspirar, delegar e elevar o nível técnico do time.
* Comunicador: Habilidade para traduzir conceitos técnicos complexos para stakeholders e clientes.
* Resiliência e Adaptabilidade: O campo da IA muda semanalmente; você deve prosperar na incerteza.
* Visão de Produto: Entender não só o "como" construir, mas o "porquê" aquilo agrega valor ao usuário final.
Pensamento Analítico: Foco em dados para tomada de decisões e otimização de modelos.