Desenvolvimento Full Stack de Soluções de IA/ML

• Desenvolver pipelines de dados e processamento em Python, incluindo ETL para alimentação de modelos de IA.
• Desenvolver frontends utilizando Javascript (React ou similar) para consumo e interação com backend utilizando GenAI.
• Implementar arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para contexto de documentos empresariais.
• Desenvolver e otimizar pipelines de Intelligent Document Processing (IDP) para automação de processos documentais.
• Criar e manter APIs robustas e escaláveis (REST/GraphQL) que exponham modelos de IA e LLMs em produção.
• Desenvolver interfaces de usuário (frontend) responsivas e intuitivas para consumo de serviços de IA (React, Vue.js ou similar).
• Integrar LLMs (GPT, Claude, Llama) e frameworks como LangChain e LlamaIndex em aplicações production-ready.

Conhecimento e Apoio em ML e MLOps

• Familiaridade com o ciclo de vida de modelos ML (desenvolvimento, treinamento, validação, deploy, monitoramento).
• Apoiar implementação de pipelines de CI/CD para machine learning sob orientação do Tech Lead.
• Conhecimento básico de containerização com Docker e conceitos de Kubernetes.
• Compreender best practices de versionamento de modelos e dados.
• Colaborar na configuração de ambientes AWS (SageMaker, EC2, Lambda, etc.) com supervisão técnica.
• Monitorar métricas básicas de performance de modelos em produção.
• Aprender continuamente sobre MLOps e boas práticas de produção de modelos.

Engenharia de Dados e Vetorização

• Trabalhar com vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS) para embeddings e similarity search.
• Conhecimento de técnicas avançadas de retrieval para RAG (reranking, hybrid search).
• Processar e preparar dados estruturados e não-estruturados para treinamento e inferência.
• Realizar análise exploratória de dados e feature engineering.
• Otimizar pipelines de dados para latência e throughput.

Desenvolvimento de Prompts e Fine-tuning

• Colaborar no design e otimização de prompts para maximizar qualidade de respostas de LLMs.
• Participar de experimentos de fine-tuning de modelos quando apropriado.
• Implementar técnicas de prompt engineering em aplicações.

Frontend – React

• Experiência desenvolvendo aplicações web modernas utilizando React ou frameworks similares (Vue.js, Angular). Deve dominar:
• React Hooks (useState, useEffect, useContext, useReducer, custom hooks)
• Componentização e arquitetura de componentes escaláveis
• Gerenciamento de estado (Redux, Zustand, Context API)
• TypeScript para tipagem robusta em aplicações enterprise
• Estilização moderna (TailwindCSS, Styled Components, CSS-in-JS)
• Performance optimization (React.memo, useCallback, lazy loading)
• Testes com Jest, React Testing Library
• Build tools (Vite, Webpack, Next.js)

Qualidade e Testes

• Escrever testes unitários, integração e end-to-end para código Python, APIs e frontend.
• Implementar estratégias de validação de saídas de modelos de IA.
• Garantir cobertura de testes e qualidade de código.
• Participar de code reviews e melhorias contínuas.

Colaboração e Documentação

• Trabalhar de forma colaborativa com o Tech Lead, analistas, designers e outros desenvolvedores.
• Documentar código, arquiteturas e processos técnicos de forma clara.
• Participar de reuniões com clientes e stakeholders para compreender requisitos técnicos.
• Contribuir para evolução de padrões técnicos da equipe.