Responsabilidades e atribuições- Atuar no desenvolvimento e evolução de soluções de Ciência de Dados e IA Generativa, com foco em arquiteturas RAG;
- Executar demandas priorizadas pelo Product Owner, realizando detalhamento técnico e definição de abordagens de Machine Learning e GenAI;
- Desenvolver, sustentare monitorar pipelines de dados, modelos de ML, APIs e fluxos de IA;
- Validar performance desistemas RAG;
- Implementar pipelines de ingestão e indexação de textos em bancos vetoriais;
- Construir APIs e fluxos utilizando LangChain, LangGraph e integrações com OpenAI e AWS Bedrock;
- Desenvolver e manter aplicações conteinerizadas e arquiteturas serverless em AWS e Azure;
- Produzir visualizaçõese indicadores para análise crítica e validação de resultados;
- Garantir aderência às diretrizes de arquitetura, segurança, escalabilidade e boas práticas em nuvem.Requisitos e qualificações- Experiência sólida com Python e bibliotecas Pandas, scikit-learn, TensorFlow e PyTorch;
- Experiência prática com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), soluções de IA Generativa e arquiteturas RAG;
- Conhecimento em métricas de avaliação de NLP e IA (similaridade semântica, BLEU, ROUGE);
- Experiência com serviços de nuvem AWS, incluindo os serviços: S3, Lambda, RDS, SageMaker, Parameter Store e Secret Manager;
- Desenvolvimento de pipelines em bancos vetoriais (AWS OpenSearch);
- Construção de APIs utilizando LangChain e LangGraph;
- Integrações com OpenAIe AWS Bedrock;
- Uso de Azure Document Intelligence para processamento de documentos.Desejáveis:- Conhecimento em DevOps aplicado a ML/IA (MLOps).