Descrição
Estamos em busca de pessoas que desejam se desafiar e que sejam incansáveis em busca do aprendizado.
A missão da área é desenvolver e escalar soluções de Inteligência Artificial que transformem tecnologia em valor real para o negócio. Atuamos na criação de infraestruturas inteligentes, agentes autônomos e sistemas baseados em LLMs, integrando modelos avançados de IA a ambientes corporativos seguros, em nuvem e orientados a dados.
Buscamos excelência técnica e visão de produto para operacionalizar a IA de forma eficiente, confiável e escalável, impulsionando inovação, automação e vantagem competitiva para a organização.
Quer fazer parte da Spark e desbravar todo o potencial do Marketing de Influência?
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver e implementar soluções de IA e Machine Learning em produção.
- Construir pipelines de dados e arquiteturas de IA em ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure).
- Projetar e operacionalizar modelos de IA (MLOps / LLMOps).
- Desenvolver agentes de IA, automações e sistemas inteligentes.
- Trabalhar com frameworks de IA generativa e LLMs (LangChain, LlamaIndex, HuggingFace, OpenAI, Gemini).
- Integrar modelos de IA com APIs, bancos de dados e plataformas de dados.
- Garantir segurança, governança, observabilidade e confiabilidade dos sistemas de IA.
- Participar da definição e evolução de produtos digitais baseados em IA.
- Criar arquiteturas escaláveis para produtos orientados a dados.
- Monitorar performance de modelos e conduzir melhoria contínua.
Requisitos e qualificações
- Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
- Experiência sólida em Inteligência Artificial, Machine Learning e IA generativa.
- Atuação prática com LLMs, RAG, agentes de IA e sistemas em produção.
- Vivência com arquitetura de soluções em cloud (AWS e/ou GCP e/ou Azure).
- Experiência com programação e engenharia de software aplicadas a IA.
- Experiência com frameworks como LangChain, LlamaIndex, HuggingFace, OpenAI / Gemini APIs.
- Experiência com construção de pipelines de dados e processamento de grandes volumes de dados.
- Vivência com conceitos de RAG, vector databases, orquestração de agentes, sistemas multi‑agentes.
- Experiência com MLOps / LLMOps, AI observability e práticas de segurança da informação.
- Inglês para leitura técnica e interação com documentação, comunidades e ferramentas globais.
Modelo de trabalho
Hibrido, Remoto