Professor de Inteligência Artificial
* Implementamos e mantemos um ambiente colaborativo que valoriza a diversidade, inclusão e responsabilidade.
Missão:
Desenvolver uma solução inovadora de inteligência artificial que melhore significativamente a experiência do cliente e contribua para o crescimento da empresa.
Responsabilidades:
Definir a visão técnica de IA da companhia: identificar oportunidades de implementação de IA em diferentes áreas da empresa, como produto, dados, operações e marketing.
Liderar iniciativas de IA: supervisionar as etapas de exploração (discovery, spikes, POCs) até a implantação em produção e evolução contínua das soluções de IA.
Trabalhar próximo de times de Engenharia: colaborar com os times de Engenharia para identificar oportunidades reais de uso de IA que gerem impacto em receita, eficiência e experiência do cliente.
Apoiar na construção de produtos: desenhar e implementar produtos que utilizam IA, como chatbots executivos, copilotos internos, soluções de automação operacional e modelos de recomendação.
Desenhar a arquitetura de IA: garantir escalabilidade, confiabilidade e compliance nas soluções de IA implementadas.
Mentor(a) técnico(a): ajudar outros engenheiros(as) a desenvolver suas habilidades em AI/ML, Engenharia de Software e Arquitetura.
Atuar forte em discovery técnico: conduzir spikes, avaliar trade-offs de modelos e apoiar decisões de build vs buy.
Ajudar a definir padrões e boas práticas: estabelecer diretrizes e frameworks internos para uso de IA, incluindo boas práticas de prompt engineering, avaliação de modelos, uso de vetores, privacidade e proteção de dados.
Participar ativamente nas cerimônias ágeis: garantir coerência entre requisitos funcionais, não-funcionais e as capacidades dos modelos.
Requisitos:
Experiência em arquitetura e design de software: conhecimento em Domain-Driven Design, design de APIs, event-driven e microsserviços.
Experiência em Machine Learning e LLMs em produção: construir soluções de classificação, recomendação, NLP, generative AI e RAG.
Conhecimento em modelos Classificadores/Decisores: aplicação de modelos de classificação e decisão para problemas complexos.
Conhecimento em banco de dados vetorizados e baseados em Grafos: trabalhar com databases como pgvector, pgrouting, Neo4J e Apache AGE.
Observabilidade em aplicações GenAI e integrações com modelos de ML: monitorar e entender o comportamento dos sistemas de IA.
NodeJs/TypeScript ou Python: conhecimento em linguagens de programação para desenvolvimento de soluções de IA.
Boas práticas de engenharia: aplicação de TDD, clean code e testes automatizados em projetos de IA.
FinMLOps: versãoamento de modelos e dados, tracking de experimentos, CI/CD para modelos e monitoramento de drift e performance.
Arquiteturas de LLM e boas práticas de uso: aplicação de técnicas de fine-tuning, RAG, avaliação de qualidade, custo e latência em soluções de IA.
Integração de APIs de modelos: conectar soluções de IA com APIs de modelos OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI ou similares.
Benefícios:
Remoto: Trabalhe de onde quiser: liberdade para escolher o local de trabalho.
Ciclo de Desenvolvimento e Treinamentos: desafios, capacitações e avaliação 360° para impulsionar sua carreira.
Bônus por metas: recompensa pelo cumprimento de objetivos organizacionais.
Plano de saúde e odontológico: cobertura para você e seus dependentes.
VR e VA flexíveis: créditos para usar como quiser.
Auxílio Home Office: suporte para despesas e equipamentos.
Seguro de Vida: tranquilidade e segurança para você.
Wellhub: acesso a academias e serviços como mindfulness, nutrição e terapia.
Apoio ao Empregado: suporte especializado quando precisar.
Day Off no Aniversário: folga no seu dia especial.
Diversidade e Inclusão: ambiente acolhedor, respeitoso e representativo.
Apoie nossa missão:
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