Oportunidade de Cientista de IA Generativa
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* Construimos modelos e pipelines de IA Generativa aplicados a chatbots inteligentes, copilotos internos e soluções de automação de atendimento.
* Aplicamos técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para conectar os modelos de linguagem a fontes de dados internas (Data Lakes, APIs, bancos relacionais e documentos).
* Trabalhamos com engenharia de prompts e design de fluxos conversacionais adaptativos.
* Desenvolvemos e otimizamos pipelines de NLP para classificação, sumarização, extração de entidades e insights de dados.
* Atuamos na preparação, organização e vetorização de dados para consumo por LLMs.
* Criamos APIs e microserviços escaláveis com FastAPI para integração das soluções com canais como WhatsApp, Teams, Webchat e Slack.
* Participamos da definição de estratégias de MLOps, versionamento de modelos, deploy e monitoramento.
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Requisitos e Qualificações
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* Experiência prática com modelos generativos (GPT, Claude, LLaMA, Mistral, etc.).
* Experiência comprovada com desenvolvimento de chatbots baseados em LLMs.
* Estruturamos fluxos de prompt engineering avançado, memória de contexto e controle de qualidade das respostas.
* Domínio de Python e bibliotecas como: openai, transformers, langchain, llama-index, fastapi, gradio, pandas, scikit-learn, pydantic
* Experiência com ciência de dados aplicada: análise exploratória, modelagem, limpeza de dados e visualização.
* Integração com fontes de dados (SQL, NoSQL, arquivos, APIs REST).
* Conhecimento em vetorização com FAISS, Weaviate ou Pinecone.
* Familiaridade com RAG e arquitetura de bots baseados em contexto e recuperação.
* Garantimos qualidade, governança, rastreabilidade e desempenho das soluções de IA generativa implementadas.
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Benefícios
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* Indicação premiada de novos profissionais,
* Indicação premiada de novos clientes,
* Convênio com plataforma de curso de inglês,
* Gestão descomplicada e acessível,
* Comunicação transparente.
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Outras Informações
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* Experiência com MLOps (Docker, GitHub Actions, MLflow, ClearML).
* Experiência com frameworks de bots como Dialogflow, Botpress ou Microsoft Bot Framework.
* Fine-tuning ou LoRA em LLMs open-source.
* Vivência com monitoramento de bots e controle de alucinações/respostas incorretas.
* Experiência em projetos de copilotos de dados ou copilotos corporativos.