* Salário: R$ 11.000 a R$ 20.000 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: Senior
Referência em soluções GenAI, responsável por definir abordagens, padrões e práticas para projetos de LLMs, RAG e pipelines de IA, orientar times e garantir entregas escaláveis e alinhadas ao negócio.
➡ PRINCIPAIS ATIVIDADES:
Projetar e implementar soluções avançadas com GenAI: LLMs, RAG, agentes e pipelines de IA ponta a ponta.
Definir abordagens técnicas, boas práticas e padrões para o time.
Participar de reuniões com clientes, traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas e apoiar consultores.
Colaborar com engenharia de dados e ML para garantir qualidade, escalabilidade e observabilidade das entregas.}
Orientar e revisar o trabalho de cientistas plenos e juniores, promovendo mentoring técnico.
Contribuir para políticas de governança, segurança e uso responsável de IA.
➡ REQUISITOS OBRIGÁTORIOS:
Graduação em áreas exatas ou correlatas.
Experiência comprovada em projetos de ciência de dados ou ML end-to-end.
Domínio de Python e frameworks como PyTorch e TensorFlow, com forte conhecimento em GenAI.
Experiência sólida com LLMs, RAG, embeddings e prompt engineering.
Vivência em projetos de consultoria ou ambientes com múltiplos stakeholders.
Capacidade de atuar com autonomia e comunicação clara com clientes e times.
➡ DIFERENCIAIS:
Experiência com bancos vetoriais e ferramentas como LangChain ou LlamaIndex.
Experiência em cloud (AWS, GCP ou Azure) e práticas de MLOps.
Participação técnica em projetos GenAI de médio ou grande porte.
Conhecimentos em IA responsável, segurança e governança de modelos.
Certificação em alguma cloud.
Experiência em mentoring e liderança técnica.
➡ PREZAMOS POR:
Comunicação técnica e interpessoal de alto nível.
Autonomia para conduzir soluções técnicas complexas.
Flexibilidade e resiliência para lidar com mudanças de prioridades.
Aprendizado contínuo e postura de referência técnica.
Responsabilidade e ética no uso de IA.