Sobre a vaga

Responsabilidades e atribuições:

• Pesquisar e implementar soluções baseadas em LLMs, aplicando conceitos de Transformers para integração de fontes externas de dados via RAG;
• Desenvolver e otimizar modelos pré-treinados, utilizando técnicas de fine-tuning e adaptação de embeddings;
• Atuar hands-on no desenvolvimento e na entrega de soluções, colaborando com o time para integrar pipelines em produção;
• Experimentar e validar abordagens de RAG, explorando soluções emergentes como Cache-Augmented Generation, Self-RAG, AutoRAG;
• Liderar estratégias para mitigar desafios de AI Generativa, como alucinações e inconsistência no output.
• Alinhar soluções técnicas com objetivos de negócios garantindo entrega de valor mensurável;
• Apoiar a equipe no ajuste e validação de parâmetros-chave (temperature, context window, etc.) para maximizar a performance dos modelos;

Requisitos e qualificações:

Formação:

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática ou áreas correlatas;
• Diferencial: Participação em publicações, eventos, workshops ou dissertação/tese relacionados a RAG, LLMs ou AI Generativa.

Experiência:

• Essencial: Conhecimento em Transformers e Deep Learning , com foco em aplicações práticas para AI Generativa e RAG;
• Experiência prática no desenvolvimento de soluções baseadas em Attention Mechanisms e ajuste fino de arquiteturas LLMs;
• Capacidade de transformar POCs em soluções robustas e escaláveis;

Habilidades Técnicas:

• Experiência com frameworks de RAG;
• Domínio de ferramentas de AI Generativa como OpenAI, Azure ML, ou GCP Vertex AI;
• Conhecimento prático em pipelines de dados e deploy em ambientes de produção;
• Familiaridade com ferramentas como SQL, Airflow e soluções em nuvem;
• Familiaridade com frameworks como TensorFlow, PyTorch ou JAX para prototipagem e desenvolvimento de modelos;

Soft Skills:

• Raciocínio lógico e capacidade analítica;
• Boa Comunicação;
• Espírito de equipe e capacidade de resolução de conflitos;
• Ter capacidade de comunicação com diversos perfis de stakeholders;
• Habilidade de trabalhar em equipes ágeis e multidisciplinares;
• Criatividade e Proatividade para imaginar diferentes cenários de uso das aplicações;
• Organização.
• Adaptabilidade.