* Salário: R$ 3.000 a R$ 6.000 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: Junior
Vaga: Desenvolvedor(a) de IA (Agentes Autônomos)
100% Home Office
Contratação: PJ
Obs.: Ter equipamento próprio para traballho
Descrição da vaga
Buscamos um(a) Especialista em Inteligência Artificial com foco no ciclo de vida de LLMs e na construção de Sistemas de Agentes (Multi-Agent Systems).
Esse(a) profissional será responsável por transformar modelos de linguagem em agentes inteligentes e dinâmicos, capazes de executar tarefas, raciocinar sobre dados complexos e interagir com ferramentas externas. É essencial ter experiência com técnicas avançadas como RAG, fine-tuning e automação de fluxos inteligentes.
Qualificações técnicas
- Domínio de frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI ou Semantic Kernel
- Experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Gemini) e modelos open source (LLaMA 3, Mistral, DeepSeek)
- Conhecimento em bancos vetoriais (Pinecone, ChromaDB, Weaviate, Milvus)
- Python avançado focado em IA (dados, APIs e lógica de agentes)
- Engenharia de prompt (Few-shot, ReAct, Reflexion)
- Experiência com infraestrutura de IA (Ollama, vLLM ou TGI)
- Diferenciais
- Experiência com fine-tuning (LoRA/QLoRA)
- Implementação de Small Language Models (Phi-3, TinyLlama)
- Conhecimento em segurança de IA (Prompt Injection e filtros de conteúdo)
Requisitos obrigatórios
- Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas
- Mínimo de 3 anos de experiência em projetos de ML/IA
Responsabilidades
- Arquitetura de Agentes: Projetar e implementar sistemas baseados em agentes para resolução de problemas complexos
- Engenharia de Raciocínio: Desenvolver fluxos de Chain-of-Thought e técnicas de autorreflexão para maior precisão e aderência ao negócio
- Otimização de Contexto: Implementar e gerenciar bancos vetoriais e estratégias de RAG
- IA Local e Híbrida: Configurar e otimizar modelos open source com foco em performance e soberania de dados
- Avaliação de Modelos: Criar frameworks de teste (LLM-as-a-judge) para avaliar qualidade e confiabilidade
Interessados(as):
Enviar CV com pretensão salarial para: [email protected]