Nesta posição de Engenheiro(a) de IA, você desenvolverá soluções de IA generativa para um cliente empresarial global, levando casos de uso baseados em LLM da prova de conceito à produção. Você trabalhará principalmente com Azure em sistemas RAG, inteligência documental e IA conversacional, com algumas cargas de trabalho em AWS.

Responsabilidades

• Criar e colocar em produção aplicações de IA generativa e baseadas em LLM
• Desenvolver sistemas RAG, soluções de inteligência documental e experiências de IA conversacional
• Colaborar com uma equipe de entrega e com partes interessadas internacionais

Requisitos obrigatórios

• Mais de 4 anos de experiência em engenharia de machine learning ou IA, incluindo pelo menos 2 anos de experiência prática com LLMs e IA generativa
• Experiência comprovada no desenvolvimento de soluções RAG ou aplicações baseadas em LLM além da fase de prova de conceito
• Forte domínio de Python e experiência com LangChain ou frameworks semelhantes, como LlamaIndex ou Semantic Kernel
• Experiência prática com Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure AI Foundry/AI Studio, Cosmos DB e Blob Storage
• Experiência com bancos de dados ou índices vetoriais e modelos de embeddings
• Experiência com diferentes famílias de LLMs, incluindo OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini ou modelos de código aberto como Llama via Hugging Face
• Experiência com CI/CD usando Azure DevOps e/ou GitHub Actions e familiaridade com ferramentas de MLOps, como MLflow
• Inglês fluente para comunicação diária com partes interessadas internacionais

Diferenciais

• Experiência com serviços de machine learning da AWS, como SageMaker, Textract, Comprehend ou Bedrock
• Conhecimento de IA documental e OCR, incluindo LayoutLM, Layout-Parser, Tesseract/EasyOCR ou Azure Document Intelligence
• Experiência com visão computacional, LLMs multimodais ou modelos de visão e reconhecimento de fala
• Experiência com ajuste fino de modelos de código aberto usando LoRA/PEFT
• Conhecimento de cache de LLMs e otimização de desempenho, como Redis ou cache semântico
• Experiência com Kubeflow, Kubernetes ou disponibilização de modelos em contêineres
• Conhecimento de machine learning clássico, como detecção de anomalias, sistemas de recomendação ou NLP com spaCy
• Experiência com padrões de agentes, uso de ferramentas, orquestração multiagente ou MCP

O que esperamos
Você contribuirá para transformar casos de uso de IA em soluções prontas para produção, trabalhando com tecnologias de IA generativa e colaborando com equipes e partes interessadas internacionais. Valorizamos sua capacidade de combinar conhecimento técnico com uma abordagem prática para desenvolver aplicações confiáveis.