Engenheiro de IA

O Engenheiro de IA será responsável por desenvolver, implementar e otimizar soluções de inteligência artificial que atendam às necessidades da empresa. As atividades principais incluem a criação de modelos de machine learning e deep learning, utilizando linguagens de programação como Python e R, além de bibliotecas específicas, como TensorFlow e PyTorch. O profissional irá trabalhar na coleta, limpeza e pré-processamento de dados, garantindo que as informações utilizadas sejam de alta qualidade e relevantes para os projetos. Outra responsabilidade chave será a realização de testes e validações de modelos, analisando seu desempenho e ajustando parâmetros para maximizar a acurácia das previsões. O Engenheiro de IA também colaborará com equipes multidisciplinares, incluindo analistas de dados e desenvolvedores, para integrar soluções de IA a sistemas existentes e desenvolver novos produtos e funcionalidades. O profissional participará ativamente de reuniões para discutir requisitos de negócios e propor soluções inovadoras que utilizem técnicas avançadas de IA, como processamento de linguagem natural e visão computacional. A documentação das soluções desenvolvidas e a elaboração de relatórios sobre resultados e metodologias aplicadas também fazem parte das atribuições, visando facilitar a comunicação e o entendimento dos processos para outros membros da equipe. Além disso, será importante manter-se atualizado sobre as tendências e avanços na área de inteligência artificial, participando de treinamentos e conferências, e promovendo uma cultura de aprendizado contínuo dentro da equipe. O Engenheiro de IA deverá também garantir a conformidade com políticas de ética e privacidade dos dados, considerando as implicações legais e sociais do uso de IA. Essa combinação de habilidades técnicas, colaboração interfuncional e ética será fundamental para o sucesso na posição. Requisitos Experiência prática com LangChain, LangGraph e CrewAI, ou frameworks equivalentes de orquestração de agentes. Domínio de RAG (retrieval-augmented generation), incluindo bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate, Chroma e FAISS. Sólida experiência em Python e conhecimento prático de APIs de LLMs, como OpenAI e Anthropic, além de habilidades em fine-tuning e prompt engineering. Experiência na integração de sistemas industriais, incluindo ERP, MES e IoT, será considerada um diferencial importante. Vivência anterior em projetos de automação industrial ou manufatura é um forte diferencial. Diferenciais Experiência no setor têxtil ou em ambientes de manufatura é desejável. Conhecimento em MLOps, incluindo Docker, CI/CD e práticas de observabilidade de modelos, será um diferencial significativo. Nível avançado de inglês é desejável para facilitar a comunicação e a compreensão de documentação técnica.