Sobre a Vaga

Estamos buscando uma pessoa sênior para atuar com Desenvolvimento em Python com foco em soluções avançadas de Inteligência Artificial, com foco em IA Generativa e pipelines de inferência. Este papel é essencial para criar bases técnicas robustas, garantir governança e liderar iniciativas de IA em larga escala dentro da organização.

Responsabilidades

• Criar, evoluir e manter funcionalidades sistêmicas utilizando Python.
• Projetar e liderar a implementação de soluções complexas de IA e GenAI, garantindo integração com o ecossistema tecnológico.
• Definir padrões técnicos, governança e boas práticas para assegurar a qualidade e segurança dos modelos de IA.
• Pesquisar novas abordagens em IA Generativa e liderar iniciativas de adoção de tecnologias emergentes.
• Supervisionar projetos de IA em larga escala, gerenciando stakeholders, recursos e cronogramas.
• Identificar oportunidades de melhoria e implementar práticas inovadoras que otimizem sistemas, modelos e processos.

Requisitos (Must Have)

• Experiência avançada em desenvolvimento com Python, incluindo criação de pacotes, manipulação e processamento de dados em grande escala.
• Vivência no desenho e implementação de arquiteturas escaláveis para soluções de IA, incluindo modelos generativos como GANs e transformers.
• Experiência prática com pipelines de inferência RAG e uso de bibliotecas como LangChain e LangGraph.
• Atuação com governança de dados, garantindo qualidade, segurança e padronização.
• Experiência com plataformas de nuvem voltadas para IA, como AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML ou OCI.
• Conhecimento em pipelines de CI/CD, uso de ferramentas como Jenkins ou GitLab CI.
• Vivência com ferramentas de monitoramento e logging, como Prometheus ou ELK Stack, para acompanhamento de modelos em produção.
• Familiaridade com Docker, REST APIs, SQL, NoSQL, Kubernetes, Apache Kafka, Linux e Jupyter Notebooks.

Requisitos (Nice to Have)

• Conhecimento em frameworks como Nemo Guardrails e Langfuse.
• Vivência com pesquisa aplicada em modelos generativos.
• Experiência com frameworks distribuídos, como Spark ou Dask, para processamento em larga escala.
• Atuação com otimização de pipelines e práticas avançadas de MLOps.

Informações adicionais