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Engenheiro(a) de IA - Especialista

FCamara · Brazil · 2026-08-03

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Sobre esta vaga

Estamos em busca de uma pessoa Engenheira de Inteligência Artificial - Especialista, mão na massa, para atuar no desenvolvimento e evolução de soluções de IA aplicadas ao produto, incluindo sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLMs e pipelines de dados. A função exige domínio técnico prático, capacidade de prototipar rapidamente e levar soluções de IA para produção.
Suas atividades:
• Desenvolver e manter soluções de IA aplicadas ao produto, incluindo sistemas de RAG e integrações com LLMs.

Projetar e implementar pipelines de ingestão, embedding e recuperação de dados (vector databases).

Integrar modelos de linguagem (OpenAI, Anthropic, modelos open-source, etc.) às aplicações do produto.

Construir e otimizar prompts, chains e agentes para casos de uso específicos do negócio.

Avaliar performance, custo e qualidade de modelos e pipelines de IA (evals, métricas de acurácia/relevância).

Colaborar com backend para expor funcionalidades de IA via APIs.

Garantir escalabilidade, segurança e governança no uso de dados e modelos.

Participar de code reviews e definição de padrões de desenvolvimento para soluções de IA.

Acompanhar e trazer para o time novidades do ecossistema de IA generativa.

Perfil esperado:

Comunicação clara, com capacidade de traduzir questões técnicas para públicos diversos.

Forte senso de ownership sobre entregas e qualidade das soluções.

Capacidade de transformar requisitos de negócio em soluções eficientes e sustentáveis.

Colaboração ativa e foco em entrega contínua.

• Experiência com metodologias ágeis
Requisitos e Experiência:

Experiência prática (mão na massa) com desenvolvimento de soluções de IA em produção.

Domínio de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector, etc.).

Experiência com integração de LLMs via API (OpenAI, Anthropic, etc.) e frameworks como LangChain, LlamaIndex ou similares.

Proficiência em Python para desenvolvimento de pipelines de dados e IA.

Conhecimento em técnicas de prompt engineering e avaliação de modelos.

Consumo e construção de APIs REST/GraphQL com segurança (OAuth 2.0, JWT).

Padrões de projeto e princípios SOLID aplicados a sistemas de IA.

Diferenciais:

Experiência com fine-tuning de modelos e técnicas de otimização de custo/latência.

Uso de ferramentas de observabilidade para IA (LangSmith, Langfuse, etc.).

Integrações com serviços cloud (AWS, GCP, Azure).

Originally posted on Himalayas

Competências pedidas

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