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Engenheiro(a) GenAI & Machine Learning Full Stack - Rio de Janeiro

CLT (Efetivo)Presencial (Local)Rio de Janeiro-RJEmpresa Confidencial (Cadastre-se)

* Salário: R$ 4.000 a R$ 7.000 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: Engenharia

Nível: Junior

No seu dia-a-dia:
  • Desenvolver, implementar e gerenciar agentes de IA, prompts avançados e bases de conhecimento;
  • Construir e manter pipelines robustos de dados para soluções baseadas em Inteligência Artificial;
  • Desenvolver soluções de IA para automações de processos;
  • Desenvolver e colocar em produção modelos clássicos de Machine Learning
  • Realizar testes, ajustes e otimizações contínuas em prompts e agentes para garantir o máximo desempenho;
  • Terá autonomia para escolher as tecnologias e metodologias necessárias, justificando as vantagens e desvantagens;
  • Deverá formular hipóteses para provar conceitos e realizar experimentações através de modelos e métricas adequados para cada cenário;
  • Discutir e estar próximo das áreas de negócio.
Esperamos de você:
  • Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia,Matemática/Estatísticaou áreas correlatas;
  • Disponibilidade para atuação híbrida no escritório de Botafogo, no Rio de Janeiro;
  • Experiênciapráticacom:
  • Integração com serviços de LLM (Bedrock, Azure OpenAI ou Gemini)
  • Deploy de serviços containerizados (Docker, Kubernetes/EKS)
  • Desenvolvimento de modelos clássicos de Machine Learning
  • scikit-learn
  • XGBoost / LightGBM
  • Pandas / NumPy
  • Python para back-end, modelagem e pipelines
  • SQL para interações com databases
  • Experiência comprovada na criação, gestão e otimização de prompts;
  • Domínio de técnicas de prompting (few-shot learning, chain-of-thought, self-consistency, prompt chaining, guardrails e outros);
  • Experiência com CI/CD
  • Experiências com projetos de ML/AI, de prototipagem a entrega do modelo;
  • Boa comunicação e habilidades para argumentação técnica e de negócios;
Diferenciais:
  • Experiência prévia criando soluções com RAG, vectordatabasee sistemasmulti-agente
  • Experiência com modelos de Deep Learning e fining tunning de modelos
  • Experiência combinando modelos determinísticos + ML + LLMs em pipelines híbridos.
  • Experiência prática em inferência estatística
  • Conhecimento de ferramentas de big data (Spark, Airflow)
  • Mestrado e/ou Doutorado
  • Inglês avançado
Remuneração e Benefícios:
  • Participação nos Lucros e Resultados (PLR);​
  • Remuneração variável por performance (bônus anual);​
  • Auxílio Alimentação e Refeição;​
  • Plano Médico;​
  • Plano Odontológico;​
  • Auxílio Creche/Babá;​
  • Vale Transporte;​
  • WellHub;​
  • TotalPass;​
  • Programa de Apoio Pessoal (EAP);​
  • Planos por adesão como Previdência Privada e Seguro de Vida;​
  • Desconto em Farmácia;​
  • Programa de Nutrição;​
  • Programa de Gestantes;​
  • Licença Maternidade e Paternidade Estendida – empresa Cidadã.