Desenvolver soluções robustas e escaláveis em Python para projetos de inteligência artificial.
Projetar e implementar pipelines com Large Language Models (LLMs), incluindo integração com APIs de modelos de linguagem e orquestração de fluxos de inferência.
Construir e evoluir sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), conectando bases de conhecimento a modelos de linguagem para respostas mais precisas e contextualizadas.
Desenvolver e refinar estratégias de prompt engineering para otimizar o desempenho de modelos em diferentes casos de uso.
Definir padrões técnicos e promover boas práticas de codificação, segurança e performance junto ao time.
Liderar a resolução de questões técnicas críticas que envolvam múltiplos sistemas e áreas do negócio.
Criar e manter pipelines de CI/CD eficientes, diagnosticando e solucionando falhas em ambiente produtivo.
Propor arquiteturas para APIs com foco em alta confiabilidade e alinhamento estratégico.

Programação avançada em Python.
Experiência prática com LLMs: integração via API, avaliação de modelos e gerenciamento de contexto.
Implementação de pipelines RAG com uso de vector databases (ex.: Pinecone, Weaviate, pgvector) e frameworks como LangChain ou LlamaIndex.
Domínio de técnicas de prompt engineering: few-shot, chain-of-thought, structured output e estratégias de instrução.
Definição e aplicação de algoritmos sofisticados voltados a contextos de IA.
Práticas de versionamento com Git: branching, code review e resolução de conflitos.
Implementação e manutenção de pipelines CI/CD para aplicações back-end complexas.
Utilização avançada de AWS para desenvolvimento, integração e monitoramento de soluções.

Senior Engenheira de Inteligência Artificial

Key skills