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, quantização e redução de latência;
• Con