Engenharia de Dados e IA | Engenheiro de Inteligência Artificial Pleno

**A missão** O(a) Engenheiro(a) de Inteligência Artificial tem como objetivo liderar o desenvolvimento e a operacionalização de soluções inteligentes baseadas em modelos de linguagem natural. Essa pessoa será responsável por criar pipelines de RAG, estruturar agentes e fluxos multiagentes e garantir que os modelos estejam integrados de forma eficiente aos processos da empresa. **O seu desafio será** * Desenvolver pipelines de RAG (Retrieval\-AugmentedGeneration) para integração de LLMscom bases de conhecimento internas. * Criar e manter fluxos inteligentes com N8N, integrando APIs, agentes de IA e automações de negócio. * Projetar e implementar estruturas de agentes e multiagentes, com foco em colaboração entre modelos e orquestração de tarefas. * Atuar com modelos de linguagem natural (LLMs), realizando fine\-tuning, prompt engineeringe avaliação de performance. * Integrar modelos generativos a sistemas internos, garantindo escalabilidade, segurança e governança. * Colaborar com times de dados, produtos e tecnologia para transformar requisitos de negócio em soluções baseadas em IA. * Monitorar e otimizar modelos em produção, ajustando métricas de custo, latência, viés e robustez. **Antes de tudo, você precisa se identificar com nosso propósito que é valorizar as pessoas para que cada uma construa a sua história.** **Além disso, é necessário que você tenha** * Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou áreas correlatas. * Experiência com modelos de linguagem natural (ex.: GPT, Gemini, Mistral, LLaMA). * Conhecimento em RAG, bases vetoriais e engenharia de prompts. * Conhecimento de técnicas de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos de classificação, regressão, agrupamento, entre outras. * Vivência com N8N ou ferramentas similares de automação e orquestração. * Experiência com infraestrutura de IA: Docker, Kubernetes,MLFlow,Airflow, etc. * Experiência em trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, utilizando bancos de dados SQL, Spark e Athena. * Programação avançada em Python, com uso de frameworks como HuggingFace, LangChain, Transformers. * Familiaridade com cloud computing(AWS, Azure) e boas práticas de MLOps. * Capacidade de trabalhar com dados não estruturados (texto, imagem, áudio). * Noções de ética e governança em IA, incluindo segurança, privacidade e mitigação de viés.