Desenvolvedor de IA

Como Desenvolvedor(a) de IA, você será responsável por criar e evoluir soluções de Inteligência Artificial para produtos e processos internos, utilizando dados como base para desenvolver modelos de Machine Learning e aplicações de IA Generativa. Você atuará em todo o ciclo de desenvolvimento, da concepção à produção, trabalhando em conjunto com a equipe técnica para transformar necessidades do negócio em soluções inovadoras e escaláveis.

Responsabilidades e atribuições

• Evoluir e principalmente desenvolver soluções de IA aplicadas a produtos e processos internos.
• Trabalhar com dados como base para qualquer solução de IA (modelagem, tratamento, análise).
• Construir e colocar em produção modelos de Machine Learning e aplicações com IA.
• Colaborar diretamente com a liderança de Dados/IA e com referências técnicas internas.
• Traduzir problemas de negócio em soluções técnicas viáveis, pensando além da IA quando necessário.
  
  
  

Requisitos e qualificações

• Forte histórico com Dados, formação, prática ou ambos (análise, modelagem, engenharia de dados);
• Experiência comprovada em Machine Learning;
• Histórico recente de projetos de IA desenvolvidos e entregues de ponta a ponta;
• Boa base de programação e desenvolvimento de software (engenharia é bem-vinda; formação acadêmica específica em IA não é obrigatória).
  
  
  

Tecnologias e ferramentas:

• Linguagens: Python (essencial) e SQL;
• ML/Data Science: pandas, NumPy, scikit-learn;
• Deep Learning: PyTorch e/ou TensorFlow;
• LLMs e IA generativa: experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.) e frameworks de orquestração como LangChain ou similares;
• Dados: modelagem e consultas em bancos relacionais (PostgreSQL/MySQL) e experiência com pipelines de dados (ETL);
• Versionamento e colaboração: Git;
• Cloud: experiência com pelo menos um provedor (AWS, GCP ou Azure).
  
  
  

Diferenciais:

• Experiência prévia em iGaming, apostas ou entretenimento digital;
• Vivência em ambientes de alto volume de dados e decisões em tempo real;
• Experiência com MLOps (Docker, Kubernetes, MLflow ou similares) para deploy e monitoramento de modelos em produção;
• Vivência com bancos vetoriais (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) e arquiteturas de RAG (Retrieval-Augmented Generation);
• Familiaridade com ferramentas de processamento de dados em larga escala (Spark, Databricks);
• Experiência com orquestração de workflows (Airflow ou similares);
• Conhecimento em NoSQL (MongoDB, Redis).
  
  
  

Informações adicionais

🚗 Vale Transporte e auxílio com 50% do estacionamento

🍽️ Vale Refeição

🩺 Assistência Médica

🦷 Assistência Odontológica

🛡️ Seguro de Vida

🏋️ Acesso ao TotalPass e Wellhub, para você cuidar da saúde do seu jeito

📲 Plataformas Avus e Starbem, com suporte para sua saúde física e mental

💆 Massagem semanal

🦴 Quiropraxia semanal

💅 Manicure

☕ Café da manhã todos os dias

🍎 Snacks liberados durante o expediente

🎉 Day Off no aniversário, porque celebrar sua jornada também faz parte.