Cientista De Dados Sênior | Arquiteto De Ia Generativa (Llms, Rag, Vectordbs)

G5 It; Santana de Parnaíba; Presencial; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em São Paulo está em busca de um Cientista de Dados Sênior especializado em Arquitetura de IA Generativa. O profissional será responsável por evoluir soluções que utilizam LLMs, RAG e VectorDBs, além de liderar iniciativas que garantam compliance com regulamentações. A posição exige conhecimento em estatística, aprendizado de máquina e experiência prática com tecnologias de GenAI. Discussões de insights técnicos com públicos diversos serão parte do trabalho.

Qualificações

• Conhecimento em estatística e algoritmos de Machine Learning.
• Experiência com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e técnicas de prompting.
• Familiaridade com o ecossistema de GenAI.

Responsabilidades

• Definir e evoluir a arquitetura de IA do produto.
• Liderar iniciativas com LLMs e RAG.
• Projetar e monitorar pipelines envolvendo vector DBs.

Conhecimentos

Estatística

Machine Learning

Python

Node / TypeScript

Comunicação

Ferramentas

pgvector

OpenSearch

Pinecone

Milvus

Descrição da oferta de emprego

Vaga : Cientista de Dados Sênior | Arquiteto de IA Generativa (LLMs, RAG, VectorDBs) Atuação em cliente da G5 IT — empresa de tecnologia com mais de 30 anos de mercado e forte foco em desenvolvimento de software.

Estamos buscando um Cientista de Dados Sênior com forte atuação em Arquitetura de IA Generativa para contribuir na evolução de soluções avançadas utilizando LLMs, RAG, VectorDBs e frameworks modernos de GenAI.

Como Cientista de Dados com foco em IA Generativa, você será responsável por :

Definir e evoluir a arquitetura de IA do produto, garantindo escalabilidade, rastreabilidade e explicabilidade.

Liderar iniciativas com LLMs, embeddings e RAG (Retrieval-Augmented Generation) para geração de soluções seguras e contextualizadas.

Aplicar fundamentos de estatística, probabilidade e algoritmos de Machine Learning (regressão, classificação, clusterização etc.) em análises e avaliações de performance.

Orquestrar integrações entre sistemas judiciais, serviços em nuvem e provedores de IA.

Projetar, implementar e monitorar pipelines envolvendo vector DBs e frameworks de GenAI (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, entre outros).

Criar e refinar engenharia de prompts em cenários complexos e diversos.

Traduzir resultados técnicos em insights claros e acionáveis, comunicando descobertas e limitações a públicos diversos (técnicos e executivos).

Documentar experimentos, resultados e boas práticas, promovendo transparência e reprodutibilidade.

Evangelizar o uso responsável e eficiente da IA, representando a empresa em talks, artigos e comunidades técnicas.

Garantir compliance e anonimização de dados sensíveis, em linha com LGPD e regulamentações do setor público.

Contribuir com o desenho e evolução da arquitetura distribuída (multi-workers / processors) conectada a sistemas judiciais e múltiplos LLMs.

Requisitos e qualificações

Conhecimento em estatística, probabilidade e algoritmos de Machine Learning (regressão, classificação, clusterização etc.).

Experiência prática com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e técnicas de prompting, embeddings e RAG.

Familiaridade com o ecossistema de GenAI, incluindo frameworks e bibliotecas que aceleram o desenvolvimento com LLMs e vector databases.

Vivência em vector DBs (pgvector, OpenSearch, Pinecone, Milvus ou equivalentes).

Sólida base em Python e Node / TypeScript para automações e integrações.

Experiência em arquitetura em nuvem (AWS, Azure ou GCP).

Conhecimento em segurança e privacidade de dados (LGPD, PII), em especial questões de anonimização.

Capacidade de comunicar e apresentar insights complexos de forma clara para públicos técnicos e de negócio.

Experiência anterior como arquiteto de soluções ou líder técnico em projetos complexos de IA.

Diferenciais

Experiência com evals automatizados e guardrails (Rebuff, NeMo Guardrails, Truera).

Experiência com IA aplicada ao setor público ou jurídico.

Publicações, talks ou contribuições em comunidades técnicas de IA.

Histórico de contribuição em projetos InnerSource ou open source.