Analista de BI Sênior

São Paulo - SP
Permanente
Período integral

Há 27 dias

A Qintess é especialista em potencializar a essência do seu negócio. Nossas soluções de transformação digital permitem que sua empresa opere com rapidez e flexibilidade, acompanhando as mudanças de um mercado em constante evolução.Aliados às melhores práticas em ESG, desenvolvemos capacidades digitais com inteligência e design inovador para suportar nossos clientes na jornada em direção a um crescimento sustentável.Hoje, a Qintess possui, aproximadamente, 3.000 funcionários e mais de 800 clientes, com operações em nove países. Entre os principais clientes estão sete das dez principais instituições financeiras do mundo, oito das dez maiores empresas de serviços públicos do Brasil e duas das três maiores empresas de telecomunicações do país.Qintess. Accelerate your essence.---Responsabilidades:

Liderar, junto à squad (engenharia, arquitetura, produto e segurança), o desenho e evolução dos componentes de IA do backend.
Definir e padronizar:

Contratos de APIs (REST)
Estrutura de respostas
Rastreabilidade e evidências
Projetar e implementar fluxos:

Síncronos (ex: chat em tempo real)
Assíncronos (ex: ingestão e reprocessamento em lote)
Desenvolver e otimizar serviços de inferência de LLMs, com foco em:

Performance (latência e throughput)
Uso eficiente de GPU
Observabilidade
Criar e manter pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation):

Extração e normalização de documentos (PDF, HTML, imagens com OCR)
Processamento (chunking e embeddings)
Enriquecimento de metadados
Armazenamento e consulta
Gerenciar ciclo de vida dos dados e índices:

Versionamento
Atualizações (upsert/delete)
Rebuild e rollback
Monitorar continuamente os sistemas:

Métricas de qualidade e performance
Dashboards
Auditoria e rastreabilidade
Garantir conformidade com:

LGPD
Controle de acesso (RBAC)
Boas práticas de governança de dados
Apoiar a definição de requisitos e comunicação técnica com stakeholders.

Requisitos:

Mínimo de 5 anos de experiência na área.
Experiência prática com:

Machine Learning aplicado
IA Generativa (LLMs)
Arquiteturas com RAG
Vivência em ambientes de produção com:

Monitoramento
Logs e métricas
Gestão de incidentes
SLOs

Conhecimentos Essenciais

Linguagens e IA

Python avançado
Prompt Engineering
NLP e embeddings
Arquitetura & Integração

APIs REST
Arquiteturas baseadas em serviços
Infraestrutura

Docker
Ambientes conteinerizados (ex: Nomad)
Execução com GPUs (otimização de performance)
Dados e Busca

Vector databases (ex: Milvus)
Busca híbrida (ex: Elasticsearch)
Modelagem de índices, metadados e escalabilidade
Engenharia e DevOps

Git / GitFlow / GitLab
CI/CD
Boas práticas de código, testes e documentação

Diferenciais

Experiência em:

Setor público / govtech
Ambientes regulados e auditáveis
Ingestão de documentos complexos:

OCR
Extração estruturada
MLOps:

Airflow
MLflow
Governança de modelos e dados
Avaliação automatizada de RAG/LLMs

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