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Role Description Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA Sênior para atuar na construção de um pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de ponta a ponta, desde a recuperação (retrieval) e geração até a entrega de saídas estruturadas no BigQuery. Você será responsável por garantir a qualidade das respostas, definir o padrão técnico de excelência e atuar diretamente no Google Cloud utilizando as mais modernas ferramentas de GenAI. Você será peça-chave na definição de soluções inteligentes, trabalhando lado a lado com times de produto para construir sistemas de IA robustos e preparados para produção. - Ser dono(a) do pipeline RAG de ponta a ponta, liderando as etapas de ingestão, chunking, embeddings, recuperação e geração de respostas. - Projetar, construir e otimizar buscas vetoriais (vector search) utilizando bancos de dados vetoriais. - Definir e executar rotinas de avaliação de qualidade do modelo (relevância, embasamento/grounding e checagem de alucinações), iterando continuamente para melhoria dos resultados. - Estruturar e garantir a entrega (landing) de dados gerados de forma estruturada em tabelas do BigQuery. - Projetar integrações com múltiplas fontes de dados utilizando MCP (Model Context Protocol) e OneSource. - Operacionalizar fluxos de Machine Learning (ML workflows) no Vertex AI / GCP, implementando esteiras de CI/CD, monitoramento e garantindo a reprodutibilidade. - Atuar em forte parceria com Product Owners e stakeholders, guiando decisões técnicas e arquiteturais do produto. Qualifications - Experiência no desenvolvimento e testes de aplicações FullStack (frontend em TypeScript/React, backend em Python/Node.js) com integração de componentes de IA. - Conhecimento sólido dos trade-offs entre diferentes modelos de IA generativa e capacidade de escolher o modelo adequado para cada caso de uso. - Experiência com RAG (Retrieval Augmented Generation), incluindo embeddings, bancos de vetores e padrões de arquitetura. - Experiência prática em deploy de software em Azure AI Services utilizando AWS/GCP. - Vivência em otimização de performance e uso de ferramentas de observabilidade. - Experiência em experiment tracking e implementação de integrações complexas de IA com mínima supervisão. - Capacidade de comunicar soluções e conceitos complexos de IA para públicos técnicos e não técnicos. - Familiaridade com métodos modernos de teste e avaliação de sistemas de IA. - Habilidade de colaboração em times multidisciplinares, trabalhando em conjunto com especialistas de Data Science. Requirements - Experiência em arquitetura avançada de Agentic AI, com foco em otimização de custo e desempenho em soluções generativas. - Vivência com IA Conversacional (Dialogflow), ferramentas de BI (Looker), IA baseada em agentes (Agentic AI) ou Grafos de Conhecimento/Ontologias. - Experiência prévia utilizando frameworks de avaliação de RAG (ex: LLM-as-a-judge). Benefits - Trabalho Remoto: Desfrute da flexibilidade de trabalhar de qualquer lugar do Brasil, com total autonomia e organização. - Saúde e Bem estar: Plano de Saúde e Odontológico, Seguro de Vida e Wellhub (Gympass). - +Educação: Descontos em cursos da FIAP e MBA USP Esalq para você continuar aprendendo e se desenvolvendo. - Diferenciais exclusivos: Descontos em lojas Multilaser, bonificação por indicação de profissionais e negócios, horário adaptável e bônus anual.

Role Description Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA Sênior para atuar na construção de um pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de ponta a ponta, desde a recuperação (retrieval) e geração até a entrega de saídas estruturadas no BigQuery. Você será responsável por garantir a qualidade das respostas, definir o padrão técnico de excelência e atuar diretamente no Google Cloud utilizando as mais modernas ferramentas de GenAI. Você será peça-chave na definição de soluções inteligentes, trabalhando lado a lado com times de produto para construir sistemas de IA robustos e preparados para produção. - Ser dono(a) do pipeline RAG de ponta a ponta, liderando as etapas de ingestão, chunking, embeddings, recuperação e geração de respostas. - Projetar, construir e otimizar buscas vetoriais (vector search) utilizando bancos de dados vetoriais. - Definir e executar rotinas de avaliação de qualidade do modelo (relevância, embasamento/grounding e checagem de alucinações), iterando continuamente para melhoria dos resultados. - Estruturar e garantir a entrega (landing) de dados gerados de forma estruturada em tabelas do BigQuery. - Projetar integrações com múltiplas fontes de dados utilizando MCP (Model Context Protocol) e OneSource. - Operacionalizar fluxos de Machine Learning (ML workflows) no Vertex AI / GCP, implementando esteiras de CI/CD, monitoramento e garantindo a reprodutibilidade. - Atuar em forte parceria com Product Owners e stakeholders, guiando decisões técnicas e arquiteturais do produto. Qualifications - Experiência de nível Sênior em desenvolvimento com Python. - Experiência prática (hands-on) em soluções RAG: criação de embeddings, busca vetorial, otimização de recuperação (retrieval tuning) e design de prompts e geração. - Experiência comprovada atuando com GenAI e LLMs em ambientes de produção. - Vivência sólida com bancos de dados vetoriais (Vector Databases). - Conhecimento prático em integrações usando MCP (Model Context Protocol). - Experiência com processos de ingestão e consolidação de dados no BigQuery. Requirements - Conhecimento avançado no ecossistema Google Cloud (BigQuery, Vertex AI, Cloud Composer, Dataflow). - Vivência com IA Conversacional (Dialogflow), ferramentas de BI (Looker), IA baseada em agentes (Agentic AI) ou Grafos de Conhecimento/Ontologias. - Experiência prévia utilizando frameworks de avaliação de RAG (ex: LLM-as-a-judge). Benefits - Trabalho Remoto: Desfrute da flexibilidade de trabalhar de qualquer lugar do Brasil, com total autonomia e organização. - Saúde e Bem estar: Plano de Saúde e Odontológico, Seguro de Vida e Wellhub (Gympass). - +Educação: Descontos em cursos da FIAP e MBA USP Esalq para você continuar aprendendo e se desenvolvendo. - Diferenciais exclusivos: Descontos em lojas Multilaser, bonificação por indicação de profissionais e negócios, horário adaptável e bônus anual.

• Diseñar y construir con alto apalancamiento de IA • Construir de punta a punta (full-stack) • Usar agentes de IA como forma principal de construir • Revisar y validar críticamente el código • Automatización de pruebas unitarias, de integración y end-to-end • Mantener infraestructura, configuración y proveedores versionados y reproducibles • Modelar con claridad las entidades centrales del negocio • Proponer estándares, documentación y mejores prácticas