* Salário: R$ 6.000 a R$ 11.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Pleno
Profissional responsável por conceber, desenvolver e implantar soluções práticas de Generative AI para resolver problemas de negócio, desde a identificação de oportunidades em workshops até a entrega em produção com governança e métricas claras. Atuará em projetos variados, colaborando com times de engenharia de dados e MLOps e apresentando resultados para clientes.
➡ PRINCIPAIS ATIVIDADES:
Desenvolver e implantar soluções com GenAI: LLMs, RAG, agentes, pipelines de geração de texto e imagem;
Conduzir workshops com stakeholders para mapear desafios de negócio e transformar em cases de uso acionáveis;
Projetar e validar arquitetura de dados e modelos, integrando pipelines de feature store, embeddings e indexação vetorial;
Implementar e operar fluxos de inferência e MLOps (deploy, monitoramento de performance, retraining, versionamento);
Colaborar com engenheiros de dados e DevOps para garantir escalabilidade e qualidade das entregas;
Documentar decisões técnicas, métricas de sucesso e apresentar resultados de forma clara para times e clientes.
➡ REQUISITOS OBRIGÁTORIOS:
Graduação em áreas exatas ou correlatas;
Experiência prévia em ciência de dados ou machine learning com entregas concretas;
Domínio de Python e de frameworks de IA como PyTorch ou TensorFlow;
Experiência prática com LLMs, RAG e técnicas de prompt engineering;
Comunicação clara e capacidade de atuar em ambiente de consultoria, traduzindo negócio em solução técnica.
➡ DIFERENCIAIS:
Experiência prévia em consultoria;
Conhecimento em bancos vetoriais e ferramentas de indexação de embeddings;
Experiência com cloud (AWS, Azure ou GCP);
Experiência com práticas de MLOps, governança de modelos e IA responsável;
➡ PREZAMOS POR:
Proatividade e perfil empreendedor;
Boa comunicação e habilidade para trabalho colaborativo;
Flexibilidade e resiliência diante de mudanças de escopo;
Foco no cliente e aprendizado contínuo;
Ética e responsabilidade no uso de IA.