Vaga de parceiro

Senior ai engineer - Curitiba / PR

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Detalhes da Vaga

  • Escolaridade Não Informado
  • Segmento Não Informado
  • Salário Não Informado
  • Área de AtuaçãoDiversos / Outros

O que você irá fazer

  •   Buscamos um(a) Senior AI Engineer apaixonado(a) por construir soluções de Inteligência Artificial de ponta, desde a pesquisa e prototipagem, até a produção em escala, trabalhando em conjunto com nossos times de Produto, Operações, Pedagógico, e Tecnologias Educacionais.
  •    Requisitos desejados: Apoiar as squads do cliente no mapeamento de requisitos técnicos e de negócio para construção de soluções de AI.
  •   Apoiar as squads do cliente na construção e apresentação de protótipos e experimentos para validação de hipóteses de solução.
  •   Apoiar a squad de system design e solution design, composta por arquiteto de soluções, arquiteto de dados e arquiteto de software, no desenho de arquiteturas de baixo e alto nível de soluções robustas e escaláveis baseadas nas melhores práticas de mercado.
  •   Projetar, implementar e operacionalizar soluções baseadas em Agentic Worflows, RAG, GraphRAG, LLMs e AI Generativa utilizando Stack Azure AI.
  •   Construção e gerenciamento de bancos de dados vetoriais (Azure Vector Search, Elastic e similares).
  •   Definir e implementar guardrails de segurança e conformidade (toxicity filters, bias mitigation, watermarking), alinhados a frameworks de Responsible AI.
  •   Construir artefatos de monitoramento e observabilidade (Inference Latency, Token Usage, Erros Rates, Output Quality, Model Drift, etc), performance, custo e qualidade das respostas usando Langsmith, OpenTelemetry, Azure Monitor, Application Insights e Grafana ou similares.
  •   Orquestrar versionamento de modelos, deploy contínuo (CI/CD) e governança de artefatos (MLflow, DVC).
  •   Otimizar custos e latência através de batching, quantização, sharding e tuning de hyperparameters.
  •   Diferenciais  Certificação Azure AI Engineer ou Azure Data Scientist.
  •   Experiência com LLM Routing.
  •   Conhecimento de deployment em Kubernetes e infra como código (Terraform).
  •   Incentivos: Home Office; Plano de saúde UNIMED; Gympass; 20 dias de recesso remunerados; Bônus/PLR; Programa fidelidade (semelhante ao 13º); Bonificação sobre indicação de novos funcionários; Day-off no aniversário.

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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