ENGENHEIRO DE IA PLENO | REMOTO | CLT

Decision; Brasil; A distancia; BRL 180.000 - 260.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

A Decision procura profissionais para desenvolver e otimizar pipelines de IA Generativa (RAG) que consultam bases de conhecimento complexas. O candidato trabalhará na integração de LLMs com APIs e sistemas legados de bancos e seguradoras.

É essencial experiência em LLMs, arquiteturas RAG e práticas ágeis, com foco na redução de latência e na mitigação de alucinações. O papel envolve colaboração cross-funcional e vigilância de segurança de conteúdo.

Formación

• Experiência com LLMs.
• Domínio de arquiteturas RAG.
• Vivência com metodologias ágeis (Agile/Scrum).

Responsabilidades

• Desenvolvimento e otimização de pipelines de IA Generativa (RAG) para consulta a bases de conhecimento complexas.
• Integração de LLMs com APIs e sistemas legados de bancos e seguradoras.
• Otimização do consumo de tokens e redução da latência das respostas dos modelos.
• Validação da acurácia dos modelos e atuação na mitigação de alucinações.
• Implementação de camadas de segurança, validação e filtragem de conteúdo (Guardrails).
• Colaboração com times de desenvolvimento ao longo dos ciclos de desenvolvimento.

Conocimientos

Python

FastAPI

Pydantic

LangChain

LlamaIndex

LangGraph

CrewAI

PyTorch

TensorFlow

Banco de dados vetoriais

Pinecone

FAISS

Milvus

ChromaDB

LLMs

Arquiteturas RAG

Metodologias ágeis

Herramientas

Pinecone

FAISS

Milvus

ChromaDB

Python

FastAPI

Descripción del empleo

Requisitos

• Experiência nas tecnologias: Python, FastAPI, Pydantic, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, CrewAI, PyTorch ou TensorFlow, Bancos de dados vetoriais: Pinecone, FAISS, Milvus ou ChromaDB
• Experiência com LLMs
• Domínio de arquiteturas RAG
• Experiência em ciclos de desenvolvimento de software
• Vivência com metodologias ágeis (Agile/Scrum)

Diferenciais

• Conhecimento em MLOps/LLMOps
• Conhecimento em LGPD aplicada à IA
• Certificações em Cloud, como Azure AI Engineer
• Certificações em Deep Learning

Principais responsabilidades

• Desenvolvimento e otimização de pipelines de IA Generativa (RAG) para consulta a bases de conhecimento complexas
• Integração de LLMs com APIs e sistemas legados de bancos e seguradoras
• Otimização do consumo de tokens e redução da latência das respostas dos modelos
• Validação da acurácia dos modelos e atuação na mitigação de alucinações
• Implementação de camadas de segurança, validação e filtragem de conteúdo (Guardrails)
• Colaboração com times de desenvolvimento ao longo dos ciclos de desenvolvimento