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.