A Porto é muito mais que uma seguradora: é um ecossistema gigante que utiliza tecnologia para criar soluções, através de quatro verticais de negócio: Porto Bank, Porto Saúde, Porto Seguro e Porto Serviço. A reputação e o reconhecimento conquistados ao longo de mais de 80 anos reforçam o tamanho da Porto, uma empresa referência em negócios, feita para e por pessoas.
Aqui, bate no peito de 13 mil colaboradores o orgulho de fazer parte de uma organização sólida e ética, que transforma sonhos em realidades fantásticas para os nossos mais de 18 milhões de clientes. São mais de 101 sucursais e escritórios regionais em todo o Brasil.
O aprendizado faz parte do nosso DNA, e aqui, você terá incentivos, ferramentas e gente boa para você aprender e crescer, a cada dia, um ambiente de acolhimento e segurança, onde cada um possa ser e se orgulhar de quem se é, promovendo um espaço de respeito e vivendo de forma integral e com bem-estar, em uma empresa genuinamente humana.
DIVERSIDADE & INCLUSÃO NA PORTO
Na Porto, valorizamos a diversidade e acreditamos que um time plural é essencial para o desenvolvimento do nosso negócio, da sociedade e de cada indivíduo. Afinal, a inovação nasce de visões únicas!
Juntos, trabalhamos diariamente para construir um espaço seguro, livre e respeitoso. Por isso, incentivamos fortemente a candidatura de mulheres, pessoas negras e indígenas, pessoas com deficiência e pessoas LGBTQIA+ em todas as nossas vagas.
- Graduação concluída em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas de tecnologia correlatas.
- Especialização, Mestrado ou projetos práticos comprovados com foco em Processamento de Linguagem Natural (NLP) ou IA Generativa.
- Conhecimentos Técnicos (Hard Skills) em Frameworks de IA Generativa: Conhecimento com uso prático no universo das framerwoks como Google Agent Plataform, ADK, visual studio code, Stack Claude, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, etc
- Conhecimento em modelos preditivos e prescritivos complexos (Machine Learning, Deep Learning, NLP, etc.)
- Programação e APIs: Experiência avançada em Python e no consumo de APIs de provedores de IA
- Engenharia de Dados Aplicada: Conhecimento na estruturação de dados não estruturados (textos, PDFs, áudios) para treinamento e contextos de IA.LLM
- Familiaridade com ferramentas de avaliação e monitoramento de LLMs e gerenciamento de cache/custos.Vibecoding: experiência de construção utilizando vibecoding (ex. prototipação de dashs ou geração de insights)
- Inovação Pragmática: Capacidade de separar o hype da IA Generativa daquilo que realmente gera valor financeiro ou operacional para o negócio.
- Resolução de Problemas Ambíguos: Conforto em trabalhar com tecnologias que evoluem semanalmente, descobrindo novos caminhos e padrões de arquitetura.
- Comunicação Didática: Habilidade de explicar o comportamento (e as limitações) de modelos gerativos para executivos e áreas de negócio.
- Construção de soluções de IA Generativa + IA Tradicional: Desenvolver soluções que usam a sinergia entre os outputs de IA Generativa e os modelos estatísticos tradicionais (preditivos, propensão e risco) já existentes na companhia.
- Arquitetura e Desenvolvimento de LLMs: Desenhar e implementar sistemas baseados em LLMs de ponta , garantindo a escolha do modelo ideal para cada caso de uso do negócio.Agentes Autônomos e Orquestração: Desenvolver sistemas multiagentes e fluxos de trabalho autônomos capazes de executar tarefas complexas de ponta a ponta (ex: talk to data, insights generation, etc).
- Arquiteturas de Recuperação (RAG): Construir e otimizar pipelines avançados de RAG (Retrieval-Augmented Generation), utilizando bancos de dados vetoriais para indexar e buscar conhecimento interno da Porto com altíssima precisão.
- Engenharia de Prompts e Fine-Tuning: Desenvolver técnicas avançadas de prompt engineering, few-shot learning e, quando necessário, coordenar o fine-tuning (ajuste fino) de modelos para domínios específicos de seguros e finanças.
- Governança e Alinhamento: Implementar mecanismos de segurança, mitigação de alucinações, privacidade de dados (LGPD) e monitoramento de custos de API (LLMOps).