Requisitos e Experiências Experiência prática com GenAI e LLMs (OpenAI, Anthropic, Gemini, LLaMA ou outros). Uso de APIs de modelos: OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI (Gemini), AWS Bedrock. Conhecimentos em Deployment: familiaridade com arquiteturas em nuvem (Azure, AWS ou GCP) e contêineres (Docker/Kubernetes) para deploy de modelos. Soft skills: capacidade de comunicação técnica com clientes não técnicos, mentalidade ágil (Scrum/Kanban) e foco em resultados (Delivery). Conhecimento sólido em Python, NLP, embeddings e busca semântica. Experiência em projetos de delivery, consultoria ou cliente final. Atividades e Responsabilidades Implementação IA 3.0: Implantar e configurar soluções de IA Generativa baseadas em nossos motores internos. Personalização e Otimização: Desenvolver o componente de personalização (40%) por meio de engenharia de prompts avançada, orquestração de LLMs e ajuste de modelos para casos de uso específicos. Arquitetura de Dados: Projetar e implementar fluxos de dados e bases de dados vetoriais para suportar soluções GenAI escaláveis. Colaboração com Product Managers: Traduzir requisitos de negócio em especificações técnicas de IA que gerem valor real ao cliente final. Qualidade e Avaliação: Implementar frameworks de avaliação para modelos de linguagem (evitando alucinações e garantindo precisão) em ambientes de produção. Suporte ao Delivery: Trabalhar em conjunto com os Líderes Técnicos locais para assegurar que a solução técnica seja robusta e cumpra os SLAs do cliente.