Engenheiro de GenAI Sênior

**Código da Vaga:** 1479 ### **Empresa** ### **Área(s) de Atuação** TI \- Banco de Dados ### **Descrição da Vaga** Período: 6 meses com possibilidade de extensão. 100% remoto Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de IA Generativa Sênior para liderar o desenvolvimento de soluções baseadas em Large Language Models (LLMs) e sistemas de IA agêntica. O profissional atuará na construção de aplicações inteligentes que utilizam técnicas avançadas de RAG, embeddings e orquestração de agentes. Responsabilidades * Projetar e implementar arquiteturas de RAG (Retrieval\-Augmented Generation) avançadas * Desenvolver sistemas de RAG Agêntico com capacidade de planejamento e execução autônoma * Criar e otimizar pipelines de embeddings e bases de conhecimento vetoriais * Implementar integrações utilizando MCP (Model Context Protocol) para conexão com ferramentas externas * Desenvolver sistemas multi\-agentes com comunicação A2A (Agent\-to\-Agent) * Realizar fine\-tuning e prompt engineering para otimização de modelos * Construir interfaces e APIs para interação com sistemas de IA * Avaliar e selecionar modelos de linguagem adequados para cada caso de uso * Implementar guardrails, validações e mecanismos de segurança para outputs de IA ### **Requisitos** Requisitos Técnicos * Experiência sólida (4\+ anos) em desenvolvimento Python com foco em aplicações de dados/IA * Domínio de frameworks de IA Generativa: LangChain, LlamaIndex, Haystack, ou similares * Experiência com implementação de RAG e RAG Agêntico em produção * Conhecimento profundo de embeddings e vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB, pgvector) * Experiência com APIs de LLMs: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, modelos open\-source (Llama, Mistral) * Familiaridade com MCP (Model Context Protocol) e padrões de integração de agentes * Conhecimento em protocolos de comunicação A2A (Agent\-to\-Agent) * Experiência com orquestração de agentes e workflows (CrewAI, AutoGen, LangGraph) * Sólidos conhecimentos em NLP, tokenização e técnicas de chunking Diferenciais * Experiência com fine\-tuning de modelos de linguagem * Conhecimento em técnicas de avaliação de LLMs (benchmarks, RAGAS, human evaluation) * Familiaridade com MLOps e deployment de modelos em produção * Experiência com multimodal AI (visão, áudio) * Contribuições para a comunidade de IA (artigos, open source, palestras) * Certificações em cloud AI/ML (AWS, GCP, Azure) * **Localização** São Paulo \- SP * **Modalidade de Trabalho**Remoto * **Nível Profissional** Consultor / Desenvolvedor Sênior * **Nível Acadêmico Mínimo** Ensino Superior Graduação Completo * **Tipo de Contrato** PJ