Staff AI Engineer

Descrição da vaga

Se você procura um ambiente inovador e desafiador, com incentivo à criatividade e autonomia pra ultrapassar barreiras e conquistar resultados, vem com a gente no time de #LoucosPorPontos

Na Livelo, nossas soluções de incentivos e fidelização reúnem centenas de milhares de produtos e serviços, e quem faz isso acontecer são os nossos profissionais: parte central do ecossistema e agentes realizadores da nossa visão de ser o ponto onde as escolhas do dia a dia encontram a realização dos desejos.

Por aqui, dá pra crescer com propósito, aprender no ritmo do negócio e viver o momento mais incrível da sua carreira .

Todas nossas vagas abertas são para todas as pessoas independente de gênero, idade, etnia, raça, orientação sexual ou deficiência.

Missão do Cargo

Buscamos uma pessoa para construir a próxima geração de sistemas inteligentes da companhia.

Esse profissional atuará na fronteira entre pesquisa aplicada, engenharia e produto, criando mecanismos de contexto, raciocínio, memória, uso de ferramentas, interação multimodal e atuação autônoma.

Não procuramos alguém limitado a integrar APIs ou operar frameworks existentes. Esperamos uma pessoa capaz de compreender como os modelos funcionam, investigar seus limites e criar soluções originais para problemas que ainda não possuem uma resposta estabelecida.

Responsabilidades e atribuições

• Conceber e implementar capacidades centrais de sistemas agênticos, incluindo contexto, memória, planejamento, raciocínio, uso de ferramentas e execução autônoma;
• Transformar avanços recentes em modelos de linguagem e IA multimodal em experiências concretas para clientes e áreas de negócio;
• Conduzir ciclos rápidos de pesquisa aplicada, formulando hipóteses, construindo protótipos, criando avaliações e usando os resultados para orientar a evolução das soluções;
• Investigar o comportamento dos modelos, incluindo falhas de raciocínio, alucinações, conflitos de contexto, uso inadequado de ferramentas e degradação em interações longas;
• Projetar sistemas de contexto capazes de distinguir informações observadas, inferidas, contraditórias, desatualizadas ou desconhecidas;
• Construir arquiteturas de agentes que operem sobre sistemas reais com identidade, autorização, rastreabilidade, limites de autonomia e participação humana proporcional ao risco;
• Definir mecanismos de avaliação para medir qualidade, utilidade, segurança, confiabilidade, latência e custo;
• Desenvolver a infraestrutura ao redor dos modelos, incluindo roteamento, fallback, cache, observabilidade, recuperação de contexto e integração com ferramentas;
• Trabalhar com interações multimodais e em tempo real, como voz, texto, imagem e interfaces geradas dinamicamente;
• Acompanhar pesquisas recentes, reproduzir abordagens relevantes e decidir com critério o que deve ou não ser incorporado ao produto;
• Ser uma referência técnica para outros profissionais, elevando a qualidade das discussões e formando pessoas capazes de desenvolver sistemas de IA;
• Influenciar decisões de produto e negócio a partir de uma compreensão profunda das possibilidades e limitações da tecnologia.

Requisitos e qualificações

• Ensino Superior Completo em Tencologia ou áreas correlatas.
• Histórico de construção de sistemas complexos de IA, preferencialmente partindo de problemas pouco estruturados ou sem soluções prontas;
• Domínio de Python e fundamentos sólidos de engenharia de software, arquitetura distribuída, concorrência, APIs e sistemas orientados a eventos;
• Compreensão profunda de modelos de linguagem: transformers, tokenização, embeddings, atenção, janelas de contexto, inferência, sampling e uso de ferramentas;
• Experiência com sistemas agênticos, incluindo planejamento, memória, orquestração, execução de ferramentas e gerenciamento de estado;
• Capacidade de criar avaliações e experimentos que permitam comparar abordagens e compreender falhas dos modelos;
• Experiência em transformar protótipos de IA em sistemas operáveis, observáveis e confiáveis;Conhecimento sobre segurança aplicada a LLMs e agentes, incluindo prompt injection, vazamento de dados, abuso de ferramentas e ações não autorizadas;
• Capacidade de ler trabalhos científicos, avaliar suas premissas e reproduzir abordagens relevantes;
• Facilidade para transitar entre pesquisa, código, arquitetura, produto e estratégia;
• Comunicação técnica clara, sem depender de simplificações superficiais.

Diferenciais

• Experiência com treinamento, pós-treinamento ou adaptação de modelos;
• Conhecimento de PyTorch, JAX ou frameworks equivalentes;
• Experiência com otimização de inferência, serving de modelos, GPUs, quanti