Role Description Nosso propósito é criar tecnologias que desafiam as melhores do mundo e mudam o jogo para nossos clientes. Por isso, buscamos profissionais que desejam fazer parte de uma cultura pautada pela excelência e inovação. Se você se identifica com um ambiente de trabalho colaborativo e movido por curiosidade, venha construir o futuro da tecnologia conosco. Sua missão será atuar na Aceleradora de IA, sendo protagonista na estratégia e evolução de soluções de Inteligência Artificial, liderando desde a arquitetura em nuvem até sistemas complexos de agentes/multiagentes. Seu papel será fundamental para acelerar a jornada de desenvolvimento no Itaú, entregando experiências digitais completas, seguras e governadas, influenciando decisões de alto impacto, definindo diretrizes técnicas e mensurando valor para escalar a inovação com governança. O que você fará por aqui: - Ser referência técnica em IA/ML e arquitetura AWS, influenciando padrões e decisões em toda a companhia. - Definir visão técnica e roadmap das soluções de IA/ML, priorizando impacto, risco e viabilidade em alinhamento com stakeholders-chave. - Desenhar e implementar arquiteturas avançadas em AWS (infraestrutura, segurança, escalabilidade e serviços gerenciados como Amazon Bedrock e SageMaker). - Evoluir arquiteturas de agentes/multiagentes (orquestração, memória, ferramentas, guardrails e segurança), equilibrando custo, latência e qualidade. - Implementar pipelines de dados e ML (treinamento, avaliação, inferência) com foco em confiabilidade, performance e observabilidade. - Garantir engenharia orientada por especificações claras e valor de negócio. - Conduzir análises de trade-offs e decisões de arquitetura (build vs. buy, plataforma vs. serviço), com visão de FinOps e escalabilidade. - Traduzir conceitos técnicos complexos para stakeholders de negócios e executivos. - Inspirar e mentorar times multidisciplinares, promovendo um ambiente colaborativo. Qualifications - Experiência sólida em arquitetura AWS (infraestrutura, segurança, escalabilidade e serviços gerenciados de AI/ML). - Domínio prático na construção de sistemas de agentes utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, AutoGen ou CrewAI. - Proficiência em técnicas avançadas de engenharia de IA: Harvest Engineering, Engenharia de Contexto (Skills e Agents) e automação de fluxos com Agentes de Desenvolvimento. - Proficiência em ferramentas de produtividade assistida por IA (DevIn, GitHub Copilot, Claude Code e outras soluções emergentes). - Experiência em GenAI, LLMs e implementação de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) em escala corporativa. - Vivência sólida em Spec-Driven Development (SDD), boas práticas de codificação, CI/CD, testes automatizados e observabilidade de modelos em produção. - Conhecimento avançado em MLOps/LLMOps, experiment tracking, model registry, monitoramento e detecção de drift. Requirements - Conhecimento em Azure AI Services e OpenAI no ecossistema Microsoft. Benefits - Modelo de trabalho remoto por padrão, priorizando a sua liberdade e responsabilidade. - Carreira. - Liberdade para trabalhar de onde quiser. - Horários flexíveis. - Auxílio Educação. - Ferramenta própria de desenvolvimento de carreira. - Guildas internas e grupos de estudo e interesse. - Saúde e bem-estar. - Plano de saúde. - Plano odontológico. - Parceria na compra de medicamentos. - Telemedicina disponível 24x7. - Terapia online gratuita. - Wellhub. - Licença maternidade estendida. - Licença paternidade estendida. - CAZ – Central de Atendimento a zuppers. - Conforto financeiro. - Vale-refeição e alimentação. - Seguro de vida. - Vale-transporte. - Auxílio home office. - Auxílio Creche. - Auxílio plano telefônico. - Participação em Lucros e Resultados.

• Build and deploy AI automation workflows using tools like n8n, Zapier, and Go High Level • Integrate and optimize LLM APIs (OpenAI, Claude, etc.) for business use cases • Quickly deliver functional automation systems for client requirements • Design and improve internal AI infrastructure to reduce reliance on third-party tools • Debug, test, and refine workflows for performance and reliability • Collaborate with an operations/project manager to gather requirements and iterate on solutions • Continuously explore new AI tools and frameworks to improve system capabilities

• Develop NLP systems for processing security and compliance data • Build LLM/RAG pipelines for contextual intelligence generation • Design knowledge graph structures linking risks, controls, and assets • Build scalable AI pipelines for real-time or near-real-time analysis

• Design and develop agentic AI systems and orchestration workflows • Build and optimize RAG pipelines and LLM-based solutions • Convert system descriptions (e.g., P&IDs, technical documentation) into structured Knowledge Graphs • Enhance Knowledge Graphs by integrating real-time and external data sources • Develop KG-to-model mapping logic to generate simulation-ready models • Design and implement pipelines using LLMs, VLMs, and ML/DL models for document understanding • Build and maintain backend services and APIs using Python (FastAPI) • Implement data processing workflows and AI pipelines • Ensure scalability, performance, and observability of systems • Collaborate with cross-functional teams including engineers and domain experts