Engenheiro(a) de prompt e ia conversacional pleno foco em canais digitais

Descrição: * Formação superior em Engenharia de Software, Ciência da Computação, IA, Linguística Computacional ou áreas correlatas. * Experiência Intermediária ou Sólida com Prompts, chatbots ou automações conversacionais (Blip, Dialogflow, Twilio, Zenvia, etc.). * Conhecimento sólido em Python, incluindo consumo de APIs REST, manipulação de dados e automações básicas. * Vivência com modelos de linguagem generativa (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, etc.) e princípios de Prompt Engineering (zero\-shot, few\-shot, chain\-of\-thought, etc.). * Familiaridade com conceitos de Machine Learning e LLMs (tokens, embeddings, contexto, temperatura, etc.). * Capacidade de projetar prompts claros, estruturados e contextualmente consistentes. * Conhecimento de Git, Postman e metodologias ágeis. * Boa comunicação, raciocínio analítico e atenção a detalhes. Diferenciais que podem te destacar: * Experiência com LangChain, LlamaIndex ou Agno para orquestração de agentes. * Vivência prática com APIs de IA (OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure OpenAI, etc.). * Noções de construção de embeddings e vetorização semântica. * Experiência com Python avançado, especialmente para automação de pipelines, ETL de prompts ou testes A/B. * Conhecimento em UX Writing e Design Conversacional. * Experiência em versionamento de prompts (PromptOps) e boas práticas de documentação. * Inglês técnico para leitura de papers e documentação de APIs. * Projetar, documentar e otimizar prompts e fluxos conversacionais para chatbots e assistentes de IA. * Desenvolver e testar interações com modelos de linguagem (GPT, Claude, Gemini, Mistral, etc.), ajustando parâmetros e contextos. * Criar e integrar scripts em Python para automações, análises e conexões com APIs de IA. * Trabalhar em conjunto com os times de Backend, Produto e UX Writing para aprimorar integrações e consistência da comunicação. * Analisar logs de conversas, métricas de performance e feedbacks para evolução dos agentes. * Apoiar a construção de pipelines e ferramentas internas voltadas à operação de LLMs (context builders, embeddings, memória, tool use). * Documentar boas práticas, padrões de prompts e guidelines de linguagem e arquitetura. 2511120202181862778