Ai specialist engineer

Propósito: Desenvolver soluções de Inteligência Artificial com foco em IA Generativa, habilitando experiências inteligentes e assistivas nos produtos e processos da Benup. O papel exige profundidade técnica para aplicar técnicas modernas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), Agents e arquiteturas agentic, sempre com responsabilidade, segurança e foco em valor de negócio. 

Domínio: Desenvolvimento, integração e operação de sistemas de IA generativa, combinando LLMs, pipelines de recuperação de contexto, orquestração de agentes e deployment em ambiente de produção. 

Principais Responsabilidades:

• Projetar, implementar e escalar soluções com LLMs e técnicas de IA Generativa, como RAG, fine-tuning, embeddings e prompting . 

  • Desenvolver sistemas baseados em agentes (multi-step reasoning, tools integration, planning) para automação de tarefas e workflows complexos. 

    • Estruturar pipelines com retrieval-augmented generation (RAG) para fornecer contexto a modelos LLMs a partir de bases de conhecimento estruturadas e não estruturadas. 

      • Implementar arquiteturas agentic, usando LLMs como backbone de raciocínio e orquestração de decisões, com múltiplos passos, ferramentas e memória. 

        • Criar e manter workflows reprodutíveis de experimentação, versionamento e avaliação de modelos generativos. 

          • Colaborar com produto e engenharia para prototipar e evoluir aplicações inteligentes em tempo real. 

            • Monitorar qualidade de respostas, latência, custos e segurança dos modelos em produção. 

              • Avaliar, combinar e integrar diferentes fontes e tecnologias (embedding stores, vector DBs, tool-augmented agents). 

                • Promover boas práticas de documentação, explainability e avaliação contínua de modelos generativos. 

Hard Skills (Conhecimentos Técnicos) 

• Experiência prática com LLMs (como GPT, Claude, Mistral, LLaMA ou similares), usando APIs ou modelos open-source. 

  • Domínio de técnicas como: 

    • RAG (Retrieval-Augmented Generation) 

      • Embeddings e Vector Databases (ex: FAISS, Weaviate, Pinecone) 

        • Prompt engineering avançado 

          • Agents e Orquestração de Tools (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, etc.) 

            • Memory, planning e tool-use em contextos agentic 

              • Forte experiência em Python, com conhecimento de bibliotecas como LangChain, Transformers (Hugging Face), OpenAI SDK, etc. 

                • Vivência com pipeline de MLOps para GenAI: logging, evaluation (ex: hallucination detection, factuality, etc), monitoramento e métricas. 

                  • Capacidade de avaliar trade-offs de custo, latência, segurança e performance em diferentes estratégias de GenAI. 

                    • Experiência com dados não estruturados (texto, documentos, imagens, APIs) e estratégias de chunking, parsing e compressão semântica. 

                      • Experiência com deploy de modelos ou soluções GenAI como APIs, microservices ou interfaces interativas. 

Desejável: 

• Conhecimento em serviços de nuvem, especialmente AWS (ex: Bedrock, SageMaker, Kendra, Lex, Comprehend). 

  • Experiência com arquiteturas serverless e infraestrutura escalável (API Gateway, Lambda, ECS/Fargate). 

    • Vivência com pipelines de ingestão, vetorização e indexação de conteúdo em larga escala. 

Soft Skills (Habilidades Comportamentais) 

• Mentalidade exploratória com responsabilidade: sabe testar ideias rapidamente, mas com consciência técnica e ética. 

  • Visão sistêmica: compreende como diferentes componentes (dados, modelos, ferramentas) se conectam em uma arquitetura completa. 

    • Colaboração interdisciplinar: atua de forma fluida entre engenharia, produto, design e áreas de negócio. 

      • Clareza de comunicação: consegue explicar limitações, riscos e possibilidades de GenAI de forma acessível. 

        • Autonomia técnica: toma decisões informadas e lidera a evolução técnica de soluções complexas. 

          • Atualização constante: acompanha o estado da arte de GenAI, benchmark de modelos e novas ferramentas do ecossistema. 

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