Desenvolver soluções baseadas em LLMs, incluindo RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Projetar e implementar pipelines de indexação, recuperação e ranking de informação.

Criar e otimizar prompts visando qualidade, consistência e segurança das respostas.

Construir APIs de IA utilizando FastAPI.

Integrar modelos de linguagem a sistemas existentes.

Desenvolver e manter pipelines de dados e inferência.

Avaliar e monitorar desempenho de sistemas de IA em produção.

Trabalhar em ambiente ágil seguindo práticas de SCRUM.

 

Responsabilidades

Desenvolver soluções baseadas em LLMs, incluindo RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Projetar e implementar pipelines de indexação, recuperação e ranking de informação.

Criar e otimizar prompts visando qualidade, consistência e segurança das respostas.

Construir APIs de IA utilizando FastAPI.

Integrar modelos de linguagem a sistemas existentes.

Desenvolver e manter pipelines de dados e inferência.

Avaliar e monitorar desempenho de sistemas de IA em produção.

Trabalhar em ambiente ágil seguindo práticas de SCRUM.

Requisitos:

Forte base em Estatística e Álgebra Linear aplicadas a Machine Learning.

Proficiência em Python, com foco em engenharia de software.

Conhecimento sólido em Design Patterns em Python.

Experiência com SQL e Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados.

Capacidade de manipular dados estruturados e não estruturados.

Experiência com Docker.

Proficiência no uso do Git.

Experiência no desenvolvimento de APIs com FastAPI.

Conhecimento em NLP.

Experiência prática com LLMs.

Experiência com RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Conhecimento em Prompt Engineering (design, avaliação e otimização de prompts).

Experiência com frameworks de orquestração de IA:

LangChain

LangGraph

CrewAI

Diferenciais:

Experiência com sistemas de busca e ranking:

TF-IDF

BM25

Conhecimento em Solr, Lucene e/ou Elasticsearch.

Experiência com MoreLikeThis (Lucene).

Conhecimento de métricas de avaliação de busca e recuperação:

MAP

NDCG

Precision@k

Recall@k

MRR

Experiência com sistemas de recomendação.

Experiência com redes neurais profundas.

Familiaridade com BERT e modelos similares.

Experiência com deploy, versionamento e monitoramento de modelos.