Engenheiro(a) de IA - Especialista

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