Desenvolvedor(a) de IA Generativa - Curitiba (Uberaba)

Resumo da posição

Buscamos um profissional com perfil desenvolvedor para projetar, construir e colocar em produção soluções com modelos de linguagem (LLMs). A posição requer transformar necessidades do negócio em especificações claras e, a partir delas, entregar aplicações de IA generativa confiáveis, mensuráveis e fáceis de manter. A posição combina engenharia de software com o domínio das principais técnicas de adaptação de LLMs: prompt engineering, RAG e fine-tuning, orquestradas com LangChain.

Responsabilidades

• Escrever especificações técnicas antes de implementar (Spec Driven Development), definindo comportamento esperado, critérios de aceite e casos de teste.
• Desenvolver aplicações e agentes com LangChain (chains, tools, memória, integração com APIs e bancos de dados).
• Projetar e otimizar prompts para diferentes modelos, com versionamento e testes de regressão.
• Construir pipelines de RAG: ingestão e divisão de documentos, embeddings, bancos vetoriais, recuperação e reranking.
• Preparar datasets e conduzir fine-tuning quando prompt e RAG não forem suficientes, avaliando custo e benefício.
• Criar avaliações (evals) para medir qualidade, alucinação, latência e custo das soluções.
• Colocar soluções em produção com monitoramento, observabilidade e boas práticas de segurança e privacidade de dados.
• Colaborar com produto e áreas de negócio para identificar casos de uso e traduzi-los em especificações.

• Requisitos obrigatórios
• LangChain: experiência prática construindo aplicações com chains, agents, tools e retrievers; desejável conhecer LangGraph e LangSmith.
• Spec Driven Development: hábito de escrever especificações claras antes do código e de usar essas specs para guiar implementação, testes e uso de assistentes de código com IA.
• Prompt Engineering: domínio de técnicas como few-shot, instruções estruturadas, raciocínio passo a passo e saídas em formato definido (JSON), com testes sistemáticos de prompts.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): experiência com embeddings, bancos vetoriais (ex.: pgvector, Pinecone, Qdrant, Chroma), estratégias de chunking, busca híbrida e avaliação de recuperação.
• Fine-tuning: conhecimento de quando aplicar, preparação de datasets, técnicas como LoRA/PEFT ou fine-tuning via API de provedores, e avaliação dos resultados.
• Python avançado e experiência com APIs REST.
• Git e GitHub e fluxo de trabalho com pull requests e code review.

• Diferenciais (Desejável)
• Experiência com APIs de diferentes provedores de LLM e com modelos open source.
• Frameworks de avaliação de LLMs (ex.: Ragas, DeepEval, LangSmith).
• Docker, CI/CD e deploy.
• Conhecimento de segurança em aplicações de IA, como prompt injection e proteção de dados sensíveis (LGPD).
• Vivência com MCP (Model Context Protocol) e arquiteturas multiagente.
• Projetos de IA generativa em produção ou portfólio público (GitHub).

Formação

Graduação completa ou pós graduação em áreas correlatas ao escopo da vaga.

O que oferecemos

• Ambiente colaborativo, com espaço para crescimento e desenvolvimento profissional;
• Salário compatível com o mercado;
• Premiação mensal após experiência;
• Vale alimentação ou refeição;
• Vale transporte;
• Plano de saúde digital gratuito;
• Plano odontológico;
• Total

Pass;

• Parceria com a Faculdade do Comércio - FAC;
• Bom Place (descontos em vários estabelecimentos);
• Bolsa auxílio educação;
• Compras internas com desconto em folha em até 10x;
• Sala de descanso;
• Cafézinho o dia todo;
• Estacionamento.