Artificial Intelligence Engineer

Compass UOL; Brasil; Presencial; BRL 180 000 - 260 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Compass UOL procura profissional para desenvolver e implantar soluções de IA em escala, criando fluxos conversacionais e agentes de IA. O papel envolve uso de LLMs, LLMOps e arquiteturas de IA generativa, com entrega de aplicações seguras e integradas ao ecossistema da empresa.

Você trabalhará com LangChain, LangFlow, n8n, além de AWS SageMaker/OpenSearch/DocumentDB para gerenciar modelos, busca vetorial e metadados, mantendo APIs web com FastAPI ou Flask e promovendo engenharia de prompts para

Qualificações

• Experiência comprovada no desenvolvimento de chatbots, fluxos conversacionais e agentes de IA.
• Domínio em Python.
• Excelente conhecimento em SQL.
• Fortes conhecimentos em LangChain e LangGraph.
• Experiência prática com AWS SageMaker.
• Experiência prática com AWS OpenSearch para busca vetorial e arquitetura RAG.
• Experiência prática com AWS DocumentDB para armazenamento de metadados em NoSQL.
• Conhecimento em criação de APIs web com FastAPI ou Flask.
• Conhecimento em versionamento de código usando Git.
• Compreensão de arquiteturas RAG e engenharia de prompts.
• Experiência com LLMs, LLMOps e arquiteturas de IA generativa.
• Experiência com LangChain, LangFlow e n8n.
• Experiência com AWS Bedrock, Vertex AI e Azure OpenAI.
• Experiência com integrações via APIs para agentes inteligentes.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e implantar soluções de IA em escala.
• Criar fluxos conversacionais e agentes de IA.
• Desenvolver soluções com LLMs, LLMOps e IA generativa.
• Entregar aplicações robustas, seguras e integradas ao ecossistema da organização.
• Criar chains, agents e fluxos de memória com LangChain e LangGraph.
• Realizar deploy e gestão do ciclo de vida de modelos usando SageMaker.
• Implementar busca vetorial e arquiteturas RAG com OpenSearch.
• Gerenciar armazenamento de metadados em DocumentDB.
• Desenvolver APIs web com FastAPI ou Flask.
• Aplicar práticas de Engenharia de Prompts.
• Trabalhar com LangChain, LangFlow, n8n e similares.
• Aplicar práticas de LLMOps e integração via APIs.
• Apoiar decisões baseadas em dados para objetivos de negócio.

Conhecimentos

Python

SQL

LangChain

LangGraph

LLMs/LLMOps

APIs

Git

Python frameworks

Ferramentas

FastAPI

Flask

LangFlow

n8n

AWS SageMaker

AWS OpenSearch

AWS DocumentDB

AWS Bedrock

Vertex AI

Azure OpenAI

Descrição da oferta de emprego

• Projetar, desenvolver e implantar soluções de inteligência artificial em escala;
• Criar fluxos conversacionais e agentes de IA;
• Desenvolver soluções utilizando LLMs, LLMOps e arquiteturas de IA generativa;
• Entregar aplicações robustas, seguras e integradas ao ecossistema tecnológico da organização;
• Criar chains, agents e fluxos de memória utilizando LangChain e LangGraph;
• Realizar deploy e gestão do ciclo de vida de modelos de machine learning utilizando AWS SageMaker;
• Implementar busca vetorial e arquiteturas RAG utilizando AWS OpenSearch;
• Gerenciar armazenamento de metadados e histórico em banco NoSQL utilizando AWS DocumentDB;
• Desenvolver e integrar APIs web utilizando FastAPI ou Flask;
• Aplicar práticas de Engenharia de Prompts;
• Trabalhar com frameworks como LangChain, LangFlow, n8n ou similares;
• Aplicar práticas de LLMOps e integração via APIs para construção de agentes inteligentes;
• Apoiar a tomada de decisão baseada em dados para os objetivos de negócio do cliente.

Requisitos e qualificações

• Experiência comprovada no desenvolvimento de chatbots, criação de fluxos conversacionais e agentes de IA;
• Domínio em Python;
• Excelente conhecimento em SQL;
• Fortes conhecimentos em LangChain e LangGraph;
• Experiência prática com AWS SageMaker;
• Experiência prática com AWS OpenSearch para busca vetorial e arquiteturas RAG;
• Experiência prática com AWS DocumentDB para armazenamento de metadados e histórico em NoSQL;
• Conhecimento em criação de APIs web utilizando FastAPI ou Flask;
• Conhecimento em versionamento de código utilizando Git;
• Compreensão sólida de arquiteturas RAG;
• Conhecimento em Engenharia de Prompts;
• Conhecimento em LLMs, LLMOps e arquiteturas de IA generativa;
• Experiência com frameworks como LangChain, LangFlow, n8n ou similares;
• Experiência com plataformas cloud como AWS Bedrock (Agentcore), Vertex AI e Azure OpenAI;
• Experiência em integração via APIs para desenvolvimento de agentes inteligentes.

Diferenciais

• Experiência com processos de OCR (Optical Character Recognition) para extração e processamento de textos em documentos e PDFs.