Sobre a vaga
Time: Time Copilot (automação e IA aplicada ao negócio). Enquadramento: Engenheiro especialista sênior (IC), nível N4.
Engenheiro(a) de IA com experiência em levar modelos do protótipo à produção. A base é engenharia de software robusta (backend resiliente e microsserviços) aplicada à arquitetura e escala de soluções com LLMs, RAG e APIs inteligentes, com foco em agentes conversacionais, em um produto de saúde onde a IA é central.
Atuação prática
- Arquitetar, desenvolver e escalar serviços e microsserviços para inferência de LLMs e agentes conversacionais (texto e voz).
- Projetar e operar pipelines RAG (ingestão, chunking, indexação, embeddings, buscas híbridas) com vetores e bases de conhecimento.
- Implementar tool e function calling, planners, memória de longo prazo e orquestração multiagente.
- Conduzir feature engineering e avaliar modelos de classificação, regressão, clustering e anomalia com rigor estatístico.
- Aplicar interpretabilidade (SHAP, LIME) e validação rigorosa (cross validation, backtesting).
- Estabelecer observabilidade (tracing, logs, métricas), avaliações (A/B e offline evals) e guardrails (segurança, toxicidade, PII).
- Otimizar performance e custo (latência, throughput, caching, batching, quantização e streaming).
- Integrar pipelines de ML e IA em CI/CD, com reprodutibilidade e rastreabilidade de experimentos.
Requisitos
- Sólida experiência em engenharia de software backend (Python e/ou Node.js), APIs REST/gRPC e microsserviços.
- Cloud (Azure/AWS/GCP), Docker/Kubernetes, Git e CI/CD.
- LLMs em produção e RAG (ex.: LangChain/LangGraph).
- Bibliotecas de ML/DS: scikit learn, XGBoost/LightGBM, pandas e numpy.
- Plataformas de MLOps (MLflow, Databricks, SageMaker) e experiment tracking.
- Mensageria/eventos (Kafka/RabbitMQ), cache e bancos (SQL/NoSQL/vetoriais).
- Segurança e privacidade (mascaramento, PII) e conformidade (LGPD).
Diferencial
- Agentes conversacionais em produção (WhatsApp, voice bots, contact center).
- Tracing e evals de LLM (Langfuse, Promptfoo, Ragas, DeepEval) e guardrails.
- Fine tuning e LoRA, embeddings proprietários, re rankers e busca híbrida (BM25 e densa).
- Contribuições open source e comunidades de IA.