Requisitos obrigatórios

• Experiência consolidada em engenharia de IA, com atuação na concepção de arquiteturas de alta complexidade.
• Domínio do ciclo completo de soluções de IA, do desenho e experimentação à operação em produção.
• Experiência aprofundada com IA Generativa, incluindo LLMs e arquiteturas de RAG em ambiente produtivo.
• Experiência com ecossistemas de MLOps em larga escala, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e monitoramento.
• Experiência prática com os serviços de IA e Machine Learning da AWS (SageMaker e Bedrock).
• Domínio de Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.
• Conhecimento de SQL e de manipulação de dados para preparação de datasets.
• Conhecimento avançado de governança, segurança e uso ético de IA, incluindo proteção de dados sensíveis e avaliação de riscos dos modelos.
• Vivência em escalabilidade, resiliência e otimização de custos de soluções de IA em produção.
• Atuação como referência técnica, com capacidade de conduzir decisões de arquitetura e orientar outros profissionais.

Diferenciais

• Experiência com frameworks de aplicações e agentes com LLMs, como LangChain, LangGraph, CrewAI ou similares.
• Vivência com bancos de dados vetoriais e com estratégias avançadas de recuperação e avaliação de RAG.
• Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos próprios de Machine Learning, com bibliotecas como PyTorch ou TensorFlow.
• Vivência com containers e orquestração, como Docker e Kubernetes.
• Vivência com infraestrutura como código (Terraform ou CloudFormation).
• Certificações AWS voltadas a Machine Learning, IA ou arquitetura de soluções.
• Experiência prévia em consultoria ou no atendimento a múltiplos clientes.

Competências comportamentais

• Postura de referência técnica, com disposição para orientar e desenvolver outros profissionais.
• Visão estratégica para conectar decisões técnicas a objetivos de negócio.
• Pensamento crítico para avaliar trade-offs entre inovação, custo, risco e prazo.
• Comunicação clara para defender decisões de arquitetura junto a públicos técnicos e executivos.
• Discernimento sobre limites e riscos do uso de IA, com responsabilidade sobre os impactos das soluções.
• Autonomia para conduzir iniciativas de ponta a ponta, do desenho à sustentação.
• Curiosidade técnica e disciplina para acompanhar a evolução acelerada da área.

INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em:

• Concepção de arquiteturas de IA de alta complexidade, com atuação como referência técnica.
• IA Generativa em produção, com LLMs e arquiteturas de RAG.
• Ecossistemas de MLOps em larga escala.
• Serviços de IA e Machine Learning da AWS: SageMaker e Bedrock.