Pleno Machine Learning Engineer

• Encabeçar e arquitetar soluções de IDP (Intelligent Document Processing): Desenvolver, treinar e otimizar pipelines robustos de extração de dados não estruturados de documentos complexos, definindo estratégias eficientes de Fine-tuning, RAG e Visão Computacional.
• Arquitetar o desenvolvimento da IA Agêntica: Desenvolver e colocar em produção fluxos agênticos complexos utilizando LangGraph, n8n e outros, garantindo gerenciamento de estado, resiliência, baixa latência e tratativa de falhas na orquestração da esteira de formalização e crédito.
• Modelar dados estruturados para Novos Produtos de IA: Criar pipelines estatísticos e modelos analíticos avançados sobre a base de dados extraída pelos IDPs, transformando dados brutos em relatórios comerciais estratégicos, índices de mercado e inteligência preditiva.
• Garantir Qualidade, Observabilidade e Custos (Evals & FinOps): Estruturar frameworks de avaliação automatizada (LLM Evals) para medir alucinação, acurácia e recall dos modelos em produção, otimizando o consumo de tokens e custos de infraestrutura.
• Autonomia e Colaboração Multiárea: Atuar diretamente com Product Managers, Engenharia e Liderança Técnica para traduzir dores do mercado em arquiteturas viáveis, participando ativamente do desenho de PoCs até a entrega final em produção.
• Mentoria e Cultura Técnica: Apoiar o desenvolvimento técnico de profissionais mais juniores do time, disseminando boas práticas de código, modelagem e uso de IA.

• Graduação concluída em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Ciência de Dados ou áreas exatas correlatas.
• Experiência prática comprovada: Histórico consistente no desenvolvimento e sustentação de modelos de Machine Learning / IA Generativa em ambientes de produção.
• Domínio técnico em Python e SQL: Escrita de código limpo, modular, testável e escalável para manipulação avançada de dados, consumo e criação de APIs.
• Estatística e Modelagem Avançada: Sólido conhecimento em estatística descritiva e inferencial, análise multivariada e testes de hipóteses aplicados à criação de produtos de dados.
• Autonomia e Visão de Produção: Capacidade de pegar problemas complexos e pouco estruturados e transformá-los em soluções ponta a ponta funcionais.
• Comunicação e Mentoria: Habilidade para explicar conceitos técnicos complexos para stakeholders não técnicos e orientar o trabalho de membros mais juniores da equipe.

Hard Skills

• Python avançado (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) e SQL avançado (otimização de queries, modelagem dimensional e cruzamento de grandes volumes).
• IDP e IA Generativa em Produção: Experiência prática com Fine-tuning de LLMs/SLMs, frameworks de Agentic AI (LangGraph obrigatório ou altamente desejável, LangChain, AutoGen), arquiteturas RAG complexas e Engenharia de Prompts avançada.
• Frameworks de Avaliação (Evals) e Observabilidade: Experiência no uso de frameworks de teste e avaliação de LLMs/IDP (ex: Ragas, TruLens, DeepEval, LangSmith ou soluções proprietárias).
• Processamento de Documentos (OCR/NLP/CV): Domínio das principais ferramentas e bibliotecas de mercado para extração de texto e visão computacional (Google Document AI, AWS Textract, Azure Form Recognizer, Tesseract, LayoutLM, etc.).
• Arquitetura e Boas Práticas: Noções sólidas de arquitetura de software, consumo/criação de APIs REST, microsserviços e versionamento de código (Git).

Diferenciais

• Domínio do Negócio (Crédito & Agro): Conhecimento aprofundado na esteira de formalização de crédito, análise de risco, documentação imobiliária/cartorária ou operações do agronegócio.
• MLOps e Cloud: Experiência com deploy de modelos em nuvem (AWS, GCP), conteinerização (Docker, Kubernetes) e pipelines de CI/CD para Machine Learning.
• Otimização de Custos em IA: Experiência comprovada em reduzir custos de chamadas de LLM mantendo ou aumentando a precisão da extração.
• Portfólio e Presença Técnica: Projetos abertos no GitHub demonstrando arquitetura agêntica ou IDP, artigos publicados ou contribuições para a comunidade de IA/Dados.

Vantagens:

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