Especialista em Engenharia de Machine Learning I ( Venda Direta )
- Brasil
- Permanente
- Período integral
- Desenhar e implementar arquiteturas de Agentes de IA: Ser responsável pelo desenho técnico e pela implementação de arquiteturas robustas e escaláveis para agentes autônomos, utilizando Large Language Models (LLMs) e outras técnicas de IA Generativa.
- Desenvolver a capacidade de raciocínio dos Agentes: Criar a lógica central que permite aos agentes planejar e executar tarefas complexas, interagir com múltiplas ferramentas (APIs, bancos de dados) e tomar decisões com base em dados.
- Conduzir experimentações: Experimentar e implementar técnicas avançadas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Fine-Tuning, se necessário, para especializar e otimizar nossos modelos para os desafios do negócio.
- Atuar na produtização de soluções de IA Generativa (LLMOps): Contribuir ativamente na definição e implementação do ciclo de vida completo de soluções generativas, garantindo automação, monitoramento e observabilidade.
- Colaboração e desenvolvimento técnico: Colaborar ativamente com outros(as) engenheiros(as), compartilhando conhecimento sobre IA Generativa, participando de code reviews e contribuindo para a evolução das boas práticas e da qualidade técnica do time.
- Prototipação e resolução de problemas: Colaborar com muita proximidade às áreas de negócio para traduzir desafios em provas de conceito funcionais, desenvolvendo protótipos e pilotos que demonstrem o valor da IA Generativa e dos Agentes.
- Sólida experiência em IA Generativa: Experiência prática no desenvolvimento e implantação de soluções utilizando Large Language Models (LLMs) em ambientes produtivos.
- Profundo conhecimento em Python e frameworks de Agentes: Fluência em Python e conhecimento profundo em frameworks para construção de aplicações com LLMs (ex: Agno, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel).
- Experiência com arquitetura de soluções de IA: Experiência sólida na arquitetura e integração de sistemas de IA, incluindo componentes como Vector Databases e modelos de embedding.
- Processamento de dados em larga escala: Experiência com processamento de dados distribuídos (estruturados e não estruturados) utilizando tecnologias como Apache Spark e BigQuery.
- Capacidade técnica e pensamento crítico: Habilidade para tomar decisões técnicas complexas de forma autônoma, projetar soluções robustas e resolver problemas de alta complexidade.
- Boa comunicação e alinhamento com o negócio: Capacidade de comunicar conceitos técnicos de forma clara para diferentes públicos e de entender os objetivos de negócio para propor soluções eficazes.
- Experiência prática com o fine-tuning de LLMs de código aberto.
- Conhecimento em otimização de inferência (ex: quantização, token streaming).
- Familiaridade com as discussões e práticas de IA Responsável e ética.
- Experiência profissional com ferramentas de controle de versão de código e colaboração. Ex: Github, GitLab.
- Experiência com produtização de alguma aplicação em ao menos um dos seguintes provedores de serviços em nuvem: GCP, Azure ou AWS.
- Construção de pipelines de dados com ferramentas de mercado. Ex: Airflow, Kubeflow, Vertex AI.
- Aqui, sua Saúde é prioridade
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