Estagiário de Dados – Foco em Inteligência Artificial

Permanente

Apoiar a exploração e o desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial aplicadas aos desafios da CashMe, contribuindo para a automação de processos, a melhoria da experiência dos usuários e a evolução das capacidades digitais da empresa.

Responsabilidades

• Apoiar pesquisas, experimentações e avaliações de modelos de linguagem e ferramentas de Inteligência Artificial.
• Desenvolver protótipos e provas de conceito para testar aplicações de IA em problemas reais da empresa.
• Apoiar a construção de soluções utilizando modelos de linguagem e técnicas de processamento de linguagem natural.
• Contribuir para o desenvolvimento e a melhoria de agentes de IA capazes de consultar informações e executar ações em sistemas corporativos.
• Apoiar a construção de fluxos utilizando RAG, embeddings, bases de conhecimento e bancos vetoriais.
• Realizar testes de qualidade, precisão, consistência e segurança das respostas geradas pelos modelos.
• Apoiar a integração de modelos e agentes de IA com APIs, sistemas internos e ferramentas corporativas.
• Desenvolver automações simples para otimizar tarefas e processos recorrentes.
• Apoiar a coleta, organização, tratamento e preparação de dados utilizados nas soluções de IA.
• Contribuir para iniciativas de web scraping e pesquisa automatizada de informações, respeitando as orientações técnicas, legais e de segurança da empresa.
• Documentar experimentos, prompts, fluxos, resultados, limitações e aprendizados dos projetos.
• Acompanhar os resultados das soluções desenvolvidas, propondo ajustes e melhorias.
• Interagir com profissionais de Tecnologia, Dados, Produto e áreas de negócio para compreender problemas e propor soluções.
• Participar de reuniões, sessões de ideação, revisões técnicas e momentos de compartilhamento de conhecimento.
• Apoiar a identificação de oportunidades para aplicação responsável de Inteligência Artificial em diferentes áreas da CashMe.

Competências

Soft skills

• Curiosidade e interesse genuíno por tecnologia e Inteligência Artificial.
• Proatividade para pesquisar, testar hipóteses e buscar soluções.
• Capacidade de aprender de forma autônoma, com abertura para orientação e feedback.
• Raciocínio lógico e facilidade para decompor problemas complexos em etapas menores.
• Organização para registrar experimentos, resultados e aprendizados.
• Comunicação clara para explicar conceitos técnicos a diferentes públicos.
• Capacidade de trabalhar em equipe e colaborar com profissionais de diferentes áreas.
• Flexibilidade para lidar com cenários de experimentação e mudanças rápidas.
• Atenção aos detalhes na análise de dados e na avaliação dos resultados gerados por modelos.
• Responsabilidade no uso de dados, ferramentas de IA e informações corporativas.
• Interesse em compreender o problema de negócio antes de propor uma solução tecnológica.

Hard skills

• Estar cursando graduação em Tecnologia, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
• Previsão de conclusão do curso a partir do segundo semestre de 2027.
• Familiaridade com Python.
• Interesse ou conhecimentos introdutórios em Inteligência Artificial aplicada.
• Interesse em Processamento de Linguagem Natural e modelos de linguagem.
• Conhecimentos básicos de lógica de programação e estruturas de dados.
• Desejável conhecimento em consumo de APIs e integração entre sistemas.
• Desejável familiaridade com bibliotecas e frameworks de Inteligência Artificial ou Python.
• Desejável conhecimento introdutório em RAG, embeddings, bancos vetoriais ou agentes de IA.
• Desejável familiaridade com Git e ferramentas de desenvolvimento colaborativo.
• Inglês técnico para leitura de documentações será considerado um diferencial.

Protagonismo Digital

Demonstra curiosidade sobre ferramentas digitais e experimenta recursos de IA com orientação do time. Não se limita a abordagens manuais quando existe uma alternativa digital disponível. Testa diferentes ferramentas, registra seus aprendizados e avalia criticamente os resultados gerados, reconhecendo as limitações dos modelos e a importância do julgamento humano.

Abertura para atualização contínua

Demonstra disposição para aprender novas ferramentas, metodologias e práticas à medida que o contexto da área e da empresa evolui.