AI Engineer

IEBT Innovation • Contagem, Minas Gerais, Brazil • 25 candidaturas Hoje

Salário estimado

R$ 10k - 16k/mês

Sênior CLT

50%

Score de curadoria

Indicador interno 0 a 100: transparência salarial, stack, descrição útil e sinais de qualidade do anúncio. Não é match com o seu CV.

Stack

Python Docker Azure Node GCP Git IA

Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Responsabilidades

⁠ ⁠Desenvolver e manter APIs e microsserviços de IA com Python e Node.js
⁠ ⁠Projetar e implementar pipelines de LLM (RAG, fine-tuning, prompt engineering) para produtos financeiros - Desejável
⁠ ⁠Integrar modelos de linguagem (OpenAI, Claude, modelos open-source) em fluxos de negócio
⁠ ⁠Construir e evoluir agentes de IA com frameworks como LangChain e LangGraph - Desejável
⁠ ⁠Garantir qualidade, observabilidade e monitoramento de soluções em produção (MLOps) - Desejável
⁠ ⁠Colaborar com o time de dados na definição e consumo de datasets para treino e avaliação de modelos
⁠ ⁠Participar de code reviews e contribuir para as boas práticas de engenharia do squad
⁠ ⁠Documentar arquiteturas, decisões técnicas e fluxos das soluções desenvolvidas

Requisitos

Requisitos Obrigatórios

⁠ ⁠Experiência sólida com Python para desenvolvimento de soluções de IA/ML
⁠ ⁠Experiência com Node.js para construção de APIs e serviços backend
⁠ ⁠Conhecimento prático com LLMs e frameworks de orquestração (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, etc.)

Desejável

⁠ ⁠Familiaridade com RAG e bancos de dados vetoriais (Pinecone, Qdrant, pgvector, etc.) - Desejável
⁠ ⁠Experiência com Git e práticas de CI/CD
⁠ ⁠Conhecimento em Docker e containerização
⁠ ⁠Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de IA

Diferenciais

⁠ ⁠Experiência no mercado financeiro (fintechs, bancos digitais, pagamentos)
⁠ ⁠Conhecimento em fine-tuning de modelos de linguagem
⁠ ⁠Experiência com cloud (GCP, Oracle ou Azure) e serviços gerenciados de ML
⁠ ⁠Familiaridade com MLOps e ferramentas como MLflow ou Weights & Biases
⁠ ⁠Conhecimento em segurança e compliance em ambientes regulados

Perfil Comportamental

⁠ ⁠Curiosidade e atualização constante no ecossistema de IA
⁠ ⁠Autonomia para resolver problemas complexos com dados incompletos
⁠ ⁠Comunicação clara com perfis técnicos e não técnicos
⁠ ⁠Visão de produto: entender o impacto do que é desenvolvido no negócio e nos usuários finais
⁠ ⁠Comprometimento com qualidade de código, testes e documentação

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