Job description
Experiência sólida (4+ anos) em desenvolvimento Python com foco em aplicações de dados/IA Domínio de frameworks de IA Generativa: Lang. Chain, Llama. Index, Haystack, ou similares Experiência com implementação de RAG e RAG Agêntico em produção Conhecimento profundo de embeddings e vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB, pgvector) Experiência com APIs de LLMs: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, modelos open-source (Llama, Mistral) Familiaridade com MCP (Model Context Protocol) e padrões de integração de agentes Conhecimento em protocolos de comunicação A2A (Agent-to-Agent) Experiência com orquestração de agentes e workflows (CrewAI, Auto.
Gen, Lang. Graph) Sólidos conhecimentos em NLP, tokenização e técnicas de chunking Experiência com fine-tuning de modelos de linguagem Conhecimento em técnicas de avaliação de LLMs (benchmarks, RAGAS, human evaluation) Familiaridade com MLOps e deployment de modelos em produção Experiência com multimodal AI (visão, áudio) Contribuições para a comunidade de IA (artigos, open source, palestras) Certificações em cloud AI/ML (AWS, GCP, Azure) Projetar e implementar arquiteturas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) avançadas Desenvolver sistemas de RAG Agêntico com capacidade de planejamento e execução autônoma Criar e otimizar pipelines de embeddings e bases de conhecimento vetoriais Implementar integrações utilizando MCP (Model Context Protocol) para conexão com ferramentas externas Desenvolver sistemas multi-agentes com comunicação A2A (Agent-to-Agent) Realizar fine-tuning e prompt engineering para otimização de modelos Construir interfaces e APIs para interação com sistemas de IA Avaliar e selecionar modelos de linguagem adequados para cada caso de uso Implementar guardrails, validações e mecanismos de segurança para outputs de IA Assistência Médica e Hospitalar, Odontológica: Cuidados de saúde completos para empregados e seus dependentes, prezando por aquilo que é prioritário em garantir: Saúde e qualidade de vida;