Requisitos Técnicos:

Experiência sólida em Ciência de Dados, IA Generativa e desenvolvimento de agentes ou outras soluções de IA.
Domínio de Python, boas práticas de desenvolvimento, testes e integração por APIs.
Experiência com experimentação, métricas, avaliação de modelos, prompts e agentes, análise de resultados e investigação de erros.
Experiência com RAG, embeddings, bancos vetoriais, chunking, retrieval, reranking e grounding.
Experiência com frameworks de agentes, como ADK ou equivalentes, e conhecimento de planejamento, memória, ferramentas, orquestração e fluxos multiagentes.
Conhecimento de LLMOps e observabilidade, incluindo tracing, versionamento e monitoramento de qualidade, custo e latência.
Experiência com cloud e serviços de IA, preferencialmente GCP e Vertex AI, ou plataformas equivalentes.
Capacidade de acompanhar avanços técnicos e científicos e transformá-los em soluções aplicáveis.

Competências Esperadas:

Pensamento científico e capacidade de transformar desafios em hipóteses verificáveis.
Curiosidade por pesquisa aplicada e tecnologias emergentes.
Profundidade técnica, atuação hands-on e autonomia em problemas pouco estruturados.
Capacidade de comparar alternativas e decidir com base em evidências.
Visão crítica sobre aplicabilidade, qualidade, limitações e riscos.
Comunicação clara e colaboração com públicos técnicos, executivos, áreas de negócio e parceiros externos.
Experiência com fine-tuning, PEFT, LoRA, quantização ou modelos open source.

Para gente será um diferencial:

Pós-graduação, mestrado ou doutorado em área quantitativa ou tecnológica.
Experiência com pesquisa aplicada, inovação e implementação de soluções de IA em problemas reais.
Experiência em instituição financeira ou ambiente regulado.
Conhecimento de MCP, A2A, Graph RAG, knowledge graphs ou sistemas multiagentes.
Produção técnica relevante, como artigos, relatórios, apresentações, projetos open source ou participação em comunidades especializadas.

Diversidade e inclusão

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