Descrição da vagaBuscamos uma pessoa Especialista em IA Generativa, com forte domínio técnico e capacidade de influenciar decisões arquiteturais e estratégicas. Essa posição atua de forma transversal, apoiando a evolução da plataforma de LLMOps e a entrega de soluções de alto impacto para o negócio. Construção e evolução de soluções de IA Generativa que suportam jornadas críticas do banco, integrando modelos, dados e plataformas com alto padrão de engenharia. Foco está em escalar o uso de LLMs de forma segura, governada e sustentável, apoiando produtos, operações e áreas internas.Responsabilidades e atribuiçõesSuas atividades: - Desenvolver soluções de IA Generativa de ponta a ponta, desde a concepção técnica até a operação em produção. - Liderar ou apoiar a criação de copilots, automações e assistentes para clientes e áreas internas, garantindo qualidade, segurança e escalabilidade. - Evoluir a plataforma de LLMOps com foco em governança, rastreabilidade, observabilidade, custo e segurança. - Atuar de forma integrada com times de arquitetura, engenharia, produto e operações na definição e implementação de soluções com impacto direto no negócio. - Definir e disseminar boas práticas de CI/CD aplicadas a IA Generativa, em ambientes on-premise e cloud. - Investigar falhas e incidentes em produção, conduzindo análise de causa raiz e propondo melhorias estruturais. - Promover boas práticas técnicas, revisão de código, padronização de soluções e compartilhamento de conhecimento entre os times. Perfil esperado: - Comunicação clara e objetiva com públicos técnicos e não técnicos. - Capacidade de tomada de decisão técnica ou forte influência como referência no time. - Habilidade para traduzir demandas de negócio em soluções técnicas viáveis e sustentáveis. - Postura colaborativa, com senso de ownership e foco em entrega contínua. - Vivência em ambientes ágeis, com visão de produto e melhoria incremental.Requisitos e qualificações - Experiência com IA Generativa, LLMs, embeddings e técnicas de NLP. - Domínio de Python e de bibliotecas e frameworks como LangChain, Transformers ou equivalentes. - Experiência avançada com arquiteturas de RAG, incluindo técnicas como re-ranking, chunking dinâmico e recuperação sensível a contexto. - Conhecimento sólido em Git e bancos de dados relacionais e não relacionais. - Vivência em Ciência de Dados aplicada a dados não estruturados. - Experiência prática com LLMOps, incluindo pipelines, versionamento, monitoramento, avaliação e controle de custo de modelos.Diferenciais: - Experiência com modelos open-source como Mistral, LLaMA, Mixtral e Phi. - Atuação com agentes autônomos ou orquestração de fluxos com LangGraph ou ferramentas similares. - Conhecimento de protocolos e padrões emergentes como MCP e A2A.