Responsabilidades e atribuiçõesAtuar 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, sustentar e monitorar pipelines de dados, modelos de ML, APIs e fluxos de IA;Validar performance de sistemas 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 visualizações e indicadores para análise crítica e validação de resultados;Garantir aderência às diretrizes de arquitetura, segurança, escalabilidade e boas práticas em nuvem.Requisitos e qualificaçõesExperiência 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 OpenAI e AWS Bedrock;Uso de Azure Document Intelligence para processamento de documentos.Desejáveis:Conhecimento em DevOps aplicado a ML/IA (MLOps).