About this role
O que buscamos: Buscamos um(a) Engenheiro(a) Pleno de ML/IA para atuar com desenvolvimento e arquitetura de sistemas de IA, incluindo Machine Learning e IA Generativa. O profissional irá colaborar com engenheiros seniores para construir e testar componentes de sistemas de IA agentic, visando mitigar riscos operacionais e otimizar custos em infraestruturas de computação e aplicações. Responsabilidades: • Assistir na implementação de agentes de IA que combinam recuperação, raciocínio estruturado e execução segura de ações, seguindo protocolos e diretrizes de segurança; • Contribuir para frameworks de avaliação, pipelines de recuperação e testes de prompts para LLMs de código aberto e fundacionais; • Apoiar a conexão de agentes a sistemas de observabilidade, gerenciamento de incidentes e implantação; • Auxiliar com scripts de diagnóstico e runbooks de remediação sob supervisão; • Trabalhar com engenheiros seniores para transformar pontos problemáticos de produção documentados em tarefas de engenharia bem definidas e testáveis; • Implementar verificações de validação, fallbacks determinísticos e lógica de rollback conforme definido por engenheiros seniores; • Apoiar a instrumentação de avaliação contínua; • Auxiliar com engenharia de prompts, caching e melhorias de batching sob orientação para atender aos SLOs definidos. Requisitos e Qualificações: • Conhecimento prático de serviços AWS (ECS/EKS, Lambda, S3, DynamoDB); • Proficiência em pelo menos uma linguagem relevante (Python, C/C++, Go, Java), com experiência prática em Python preferencial; • Experiência contribuindo para sistemas de ML em produção (implantação/serviço, avaliação, monitoramento, pipelines de dados, fluxos de trabalho de fine-tuning) sob orientação sênior; • Exposição fundamental à integração de API de LLM, engenharia de prompts e conceitos de RAG; • Consciência básica de LLMs comerciais e de código aberto e suas capacidades (ex: OpenAI, Gemini, Llama, Qwen, Claude); • Sólida base em estatística aplicada, conceitos centrais de ML, algoritmos e estruturas de dados; • Inglês avançado/fluente. Diferenciais: • Exposição a infraestrutura como código (Terraform/CloudFormation); • Familiaridade crescente com agentes que utilizam ferramentas.