Engenheiro de IA

Taking; São Paulo; Híbrido; BRL 180 000 - 320 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Taking está buscando um Analista de GenAI & Machine Learning para desenvolver agentes inteligentes, LLMs e modelos clássicos de ML. O profissional trabalhará na construção de soluções IA, com autonomia para propor tecnologias e estratégias, e integração de serviços LLM com pipelines de dados.

O candidato ideal tem experiência com Python, ML, frameworks, SQL, Pandas/NumPy, e prática com Docker/Kubernetes, além de formação em áreas correlatas.

Qualificações

• Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.
• Experiência prática com integração de serviços de LLM (Bedrock, Azure OpenAI ou Gemini).
• Conhecimento em bibliotecas de ML como scikit-learn, XGBoost e LightGBM.
• Experiência com Python para back-end, modelagem e construção de pipelines.
• Conhecimento em SQL, Pandas e NumPy para manipulação de dados.
• Experiência com Docker e Kubernetes para deploy de serviços.
• Capacidade de comunicação técnica e de negócios.
• Experiência em projetos de ML/IA desde prototipagem até entrega.

Responsabilidades

• > Entwickar, implementar e gerenciar agentes de IA, prompts avançados e bases de conhecimento.
• > Construir e manter pipelines de dados para soluções IA.
• > Desenvolver soluções de IA para automação de processos e otimização de negócios.
• > Desenvolver, implementar e colocar em produção modelos clássicos de ML.
• > Testar, ajustar e otimizar prompts e agentes para melhorar desempenho.
• > Avaliar tecnologias e metodologias para cada projeto.
• > Participar de todas as etapas do ciclo de IA, da prototipagem à produção.
• > Integrar serviços LLM (Bedrock/Azure OpenAI/Gemini) às aplicações.
• > Deploy de serviços containerizados com Docker e Kubernetes.
• > Colaborar com negócios e tecnologia para traduzir necessidades em soluções IA.
• > Transformar requisitos em soluções com RAG, vetores e sistemas multiagentes.
• > Trabalhar com modelos de Deep Learning e fine-tuning.

Conhecimentos

GenAI development

Python

Data pipelines

Prompting techniques

Model evaluation

CI/CD

Comunicação

ML frameworks

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação/Engenharia/Matemática/Estatística

Mestrado/Doutorado

Ferramentas

Docker

Kubernetes

scikit-learn

XGBoost

LightGBM

Pandas

NumPy

SQL

Spark

Airflow

Descrição da oferta de emprego

Estamos em busca de um(a) profissional para atuar como Analista de GenAI & Machine Learning, com foco no desenvolvimento de agentes inteligentes, produtos baseados em LLMs e modelos clássicos de Machine Learning. O profissional participará da construção e evolução de soluções de Inteligência Artificial, contribuindo para o desenvolvimento de um framework corporativo escalável e para a automação de processos.

Essa pessoa atuará no ciclo completo de desenvolvimento de produtos de IA, desde a experimentação e validação de hipóteses até a implementação e disponibilização dos modelos em produção. Trabalhará em parceria com as áreas de negócio e tecnologia, com autonomia para propor soluções, avaliar tecnologias e justificar decisões técnicas.

• — Desenvolver, implementar e gerenciar agentes de Inteligência Artificial, prompts avançados e bases de conhecimento.
• — Construir e manter pipelines robustos de dados para soluções baseadas em Inteligência Artificial.
• — Desenvolver soluções de IA voltadas à automação de processos e à otimização de atividades de negócio.
• — Desenvolver, implementar e colocar em produção modelos clássicos de Machine Learning.
• — Realizar testes, ajustes e otimizações contínuas em prompts e agentes, buscando melhorar o desempenho e a qualidade das soluções.
• — Avaliar e selecionar tecnologias e metodologias adequadas para cada projeto, considerando vantagens, desvantagens e requisitos técnicos.
• — Formular hipóteses, conduzir experimentações e validar conceitos por meio de modelos e métricas apropriados para cada cenário.
• — Participar de todas as etapas do ciclo de desenvolvimento de produtos de IA, desde a prototipagem até a implantação em produção.
• — Integrar serviços de LLM, como Amazon Bedrock, Azure OpenAI e Gemini, às aplicações.
• — Desenvolver e realizar o deploy de serviços containerizados utilizando Docker e Kubernetes.
• — Trabalhar em conjunto com as áreas de negócio, compreendendo necessidades e traduzindo-as em soluções de Inteligência Artificial.
• — Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.
• — Disponibilidade para atuação híbrida no escritório de Botafogo, no Rio de Janeiro.
• — Experiência prática com integração de serviços de LLM, como Amazon Bedrock, Azure OpenAI ou Gemini.
• — Experiência com desenvolvimento de modelos clássicos de Machine Learning.
• — Conhecimento em bibliotecas de Machine Learning, como scikit-learn, XGBoost e LightGBM.
• — Conhecimento em Pandas e NumPy para manipulação e análise de dados.
• — Experiência com Python para desenvolvimento de back-end, modelagem e construção de pipelines.
• — Conhecimento em SQL para consultas e interação com bancos de dados.
• — Experiência comprovada na criação, gestão e otimização de prompts.
• — Domínio de técnicas de prompting, como few-shot learning, chain-of-thought, self-consistency, prompt chaining e guardrails.
• — Experiência com deploy de serviços containerizados utilizando Docker e Kubernetes/EKS.
• — Conhecimento em práticas de CI/CD.
• — Experiência em projetos de Machine Learning e Inteligência Artificial, desde a prototipagem até a entrega dos modelos.
• — Boa comunicação e capacidade de argumentação técnica e de negócios.
• — Experiência no desenvolvimento de soluções com RAG, bancos de dados vetoriais e sistemas multiagentes.
• — Experiência com modelos de Deep Learning e fine-tuning de modelos.
• — Experiência na combinação de modelos determinísticos, Machine Learning e LLMs em pipelines híbridos.
• — Conhecimento prático em inferência estatística.
• — Conhecimento de ferramentas de Big Data, como Spark e Airflow.
• — Mestrado e/ou Doutorado em áreas relacionadas.