Sobre

AI Engineer / Sênior AI EngineerOlá profissional de tecnologia!Estamos em busca de um AI Engineer / SR AI Engineer para atuar no design, desenvolvimento e operação de sistemas de Inteligência Artificial de ponta.O profissional será responsável por criar soluções robustas e escaláveis baseadas em LLMs, arquiteturas agentic, RAG avançado e práticas modernas de engenharia de software.Responsabilidades e atribuiçõesResponsabilidadesProjetar e implementar sistemas de IA utilizando arquiteturas modernas (LLMs, agentes autônomos, RAG, etc.).Desenvolver pipelines de dados estruturados e não estruturados, otimizando o contexto e o desempenho dos modelos.Garantir qualidade, segurança e observabilidade em sistemas de produção.Trabalhar em colaboração com times de produto, dados e engenharia para levar soluções de IA ao ambiente produtivo.Contribuir para a evolução técnica e estratégica das práticas de IA da empresa.Requisitos e qualificaçõesRequisitos Obrigatórios🧠 Context Engineering (principal skill)Grounding avançado, estruturas multimodais e context windows complexos.Prompt engineering robusto (roles, constraints, patterns).Extração e priorização semântica de contexto.Estratégias de contenção de hallucinations e quality loops (self-verification/refinement).Memory design (episodic, semantic, hybrid) e context compression.💻 Engenharia de SoftwarePython 3.11+, arquitetura limpa, SOLID, testes e boas práticas.REST, WebSockets, FastAPI (avançado).Git, PR reviews, trunk-based development.Observabilidade (logs estruturados, tracing, métricas).🧩 LLMsOrquestração de modelos em produção.Alignment techniques (ToT, CoT, Constitutional AI, Safety Layers).Model routing e avaliação de desempenho/custo/latência.🤖 Agentic SystemsConstrução de agentes autônomos e multiagentes (LangGraph, Autogen, CrewAI).Planejamento hierárquico, self-correction e execução segura de ferramentas.📚 Retrieval & RAGLlamaIndex, LangChain ou equivalentes.Estratégias híbridas (vector + graph + keyword).Grounding contextual dinâmico e mitigação de hallucinations.🧮 Bases Vetoriais & GrafosWeaviate, Pinecone, LanceDB, MongoDB Vector Search, Neo4j.Schema design semântico e ingestão paralela.☁️ Cloud & InfraGCP (preferencial), ou AWS/Azure.Vertex AI, Cloud Run, GKE, Pub/Sub.Docker, CI/CD (GitHub Actions).FinOps orientado a LLMs.📈 Data Engineering & PipelinesETL/ELT em Python (async/batch).Processamento de PDFs, HTML e documentos multimodais.Controle de fluxo, idempotência, backpressure.Diferenciais (Nice to Have)Experiência com MCP (Model Context Protocol).Experiência com agentes financeiros / fintech.Modelos multimodais ou de áudio.Contribuições open-source em IA.Conhecimento de mercado financeiro.Soft SkillsPensamento sistêmico e orientação a produto.Clareza de comunicação e autonomia.Capacidade de abstração e tomada de decisão técnica.Resiliência em ambientes de alta ambiguidade.Informações adicionais💼 Informações Contratuais:Modalidade de Contratação: PJ (Valor/Hora).Carga horária: 8h diárias (média de 168h/mês).Equipamento: Fornecido pela Sciensa conforme necessidade da área/projeto.Abono remunerado: 15 dias após 12 meses de contrato (para você recarregar as energias!).🚀Quem somos - https://vimeo.com/353673752