Engenheiro de IA Generativa | Claro Brasil

Seu desafio será transformar o potencial da Inteligência Artificial Generativa em soluções confiáveis, seguras e reutilizáveis, desenvolvendo aplicações, agentes e capacidades de IA que conectem engenharia de software, dados, observabilidade e segurança. Você contribuirá para automatizar etapas do ciclo de desenvolvimento, ampliar a eficiência dos squads e impulsionar a inovação em um ambiente de tecnologia dinâmico e colaborativo.

Responsibilities

• Implementar e evoluir aplicações, chains e agentes de Inteligência Artificial, utilizando frameworks e padrões definidos pela arquitetura da plataforma, com foco em automações reutilizáveis, testáveis e seguras para o ciclo de desenvolvimento de software (SDLC) e squads consumidoras;
• Construir pipelines de ingestão e recuperação de conhecimento, atuando na definição de parsing, chunking, metadados, embeddings, busca híbrida, reranking e controles de acesso, em parceria com as áreas de Dados e Segurança;
• Desenvolver conjuntos de avaliação, mecanismos de validação e guardrails para assegurar qualidade, rastreabilidade e conformidade das soluções de IA antes de sua disponibilização em produção;
• Atuar na identificação e mitigação de riscos relacionados a prompt injection, vazamento de informações, toxicidade, alucinações e demais vulnerabilidades associadas à Inteligência Artificial Generativa;
• Instrumentar e operar workflows de IA, implementando mecanismos de observabilidade, monitoramento, alertas e indicadores de desempenho, garantindo qualidade, disponibilidade, latência e controle de custos das soluções;
• Desenvolver e disponibilizar SDKs, templates, exemplos e documentações técnicas, promovendo reutilização de componentes e acelerando a adoção das soluções pelos times consumidores;
• Apoiar squads das áreas de Digital, TI, Engenharia, Dados, IA e Corporativo na descoberta, prototipação, integração e adoção das capacidades de Inteligência Artificial da plataforma;
• Atuar em conjunto com Arquitetura, Dados, Segurança e Desenvolvimento na evolução contínua das capacidades de IA, garantindo escalabilidade, governança e alinhamento aos padrões corporativos;

Requirements

Requisitos necessários:

• Residir em São Paulo;
• Graduação Completa em Matemática, Estatística, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Ciência de Dados e/ou áreas correlatas;
• Experiência em engenharia de software, dados ou Machine Learning, com atuação prática em Inteligência Artificial Generativa;
• Experiência com desenvolvimento utilizando Python, APIs, serviços assíncronos, bancos SQL e NoSQL, filas, cache e testes automatizados;
• Experiência na implementação de aplicações com LLMs, RAG, embeddings, agentes, tool/function calling e structured outputs;
• Conhecimento em experimentação, avaliação de modelos, análise de erros, otimização de prompts, latência, custo e qualidade;
• Experiência com observabilidade de soluções de IA, incluindo logs, métricas, traces, alertas e tratamento de incidentes;
• Conhecimento em Engenharia de IA Generativa: LangGraph, LangChain, LiteLLM, LangFuse, DeepEval, Guardrails e RAGAS ou tecnologias equivalentes;
• Conhecimento em MCP (Model Context Protocol);
• Conhecimento em Bancos vetoriais, busca híbrida, reranking e recuperação de informação;
• Conhecimento em PostgreSQL, Redis, Kafka e integração com serviços externos;
• Conhecimento em FastAPI, Pydantic, AsyncIO, APIs REST e arquitetura orientada a eventos;
• Conhecimento em Kubernetes, Docker, CI/CD e GitOps;
• Conhecimento em OpenTelemetry e observabilidade aplicada a IA.
• Conhecimento em segurança aplicada a IA, incluindo OWASP LLM, proteção contra prompt injection, data leakage, governança e gestão de acessos;
• Inglês intermediário para leitura de documentação técnica, pesquisa e interação com fornecedores;

Requisitos desejáveis:

• Pós-graduação ou mestrado em Inteligência Artificial, Machine Learning, Engenharia de Software, Ciência de Dados ou Sistemas Distribuídos;
• Formação complementar em segurança de IA, MLOps, LLMOps, NLP, Recuperação de Informação ou Engenharia de Dados;
• Experiência com bancos vetoriais, knowledge graphs, fine-tuning ou serving de modelos;
• Vivência com Kubernetes, Docker, GitOps, GPUs e plataformas cloud voltadas para IA;
• Experiência em projetos de IA executados em ambientes corporativos regulados, multilíngues ou que tratem dados sensíveis;
• Certificações em Machine Learning ou IA nas plataformas AWS, Azure ou Google Cloud;
• Certificações ou cursos avançados em segurança de IA, MLOps, LLMOps, dados ou Kubernetes;
• Espanhol avançado.