Especialista em Engenharia de IA Generativa e Agentes (Venda Direta) - Grupo Boticário - Home Office

Especialista em Engenharia de IA Generativa e Agentes (Venda Direta) – Grupo Boticário – Home Office

Responsabilidades e atribuições
No Grupo Boticário, Inteligência Artificial Generativa é pilar estratégico. Você irá atuar no time de Plataforma de Agentes: plataforma centralizada para criar, gerir e executar agentes LLM nos canais de negócio do GB. Sua missão será criar uma plataforma de construção de agentes para dar autonomia ao uso de Gen AI em times funcionais. Nosso foco é garantir que chegue até os diversos clientes do Grupo Boticário as melhores soluções envolvendo IA, alavancando resultados tangíveis para a empresa.

Desenhar e implementar arquiteturas de Agentes de IA: Ser responsável pelo desenho técnico e pela implementação de arquiteturas robustas e escaláveis para agentes autônomos, utilizando Large Language Models (LLMs) e outras técnicas de IA Generativa.
Desenvolvimento Back-end e Integrações: Ser responsável pelo desenvolvimento de APIs robustas e escaláveis utilizando Django REST Framework, bem como o desenvolvimento de Microsserviços que atuam em uma Arquitetura baseada em Eventos (EDA) para realizar rotinas em background. O trabalho envolve a modelagem e interação com bancos de dados relacionais e não relacionais para a gestão de dados dos agentes, garantindo que as informações necessárias estejam sempre disponíveis e otimizadas para o raciocínio.
Desenvolver a capacidade de raciocínio dos Agentes: Auxiliar na criação da lógica central que permite aos agentes planejar e executar tarefas complexas, interagir com múltiplas ferramentas (APls, bancos de dados) e tomar decisões com base em dados.
Conduzir experimentações: Experimentar e implementar técnicas avançadas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Tools de agentes, para especializar e otimizar nossos modelos para os desafios do negócio.
Atuar na produtização de soluções de IA Generativa (LLMOps): Contribuir ativamente na definição e implementação do ciclo de vida completo de soluções generativas, garantindo automação, monitoramento e observabilidade.
Colaboração e desenvolvimento técnico: Colaborar ativamente com outros(as) engenheiros(as), compartilhando conhecimento sobre IA Generativa, participando de code reviews e contribuindo para a evolução das boas práticas e da qualidade técnica do time.
Prototipação e resolução de problemas: Colaborar com muita proximidade às áreas de negócio para traduzir desafios em provas de conceito funcionais, desenvolvendo protótipos e pilotos que demonstrem o valor da lA Generativa e dos Agentes.

Requisitos e qualificações

Sólida experiência em IA Generativa: Experiência prática no desenvolvimento e implantação de soluções utilizando Large Language Models (LLMs) em ambientes produtivos.
Python, Django e frameworks de Agentes: Fluência em Python, experiência com Django REST Framework e conhecimento em frameworks para construção de aplicações com LLMs em produção (ex.: Agno; LangChain, LlamaIndex ou equivalente).
Experiência com arquitetura de soluções de IA: Experiência na arquitetura e integração de sistemas de IA, incluindo RAG (embeddings, vector databases, ingestão) e tool calling com contrato (não apenas o uso pontual de um notebook).
Engenharia de software em produção: APIs, jobs assíncronos, testes, revisão de código e evolução de contratos sem quebrar quem já consome a plataforma.
Capacidade técnica e pensamento crítico: Habilidade para tomar decisões técnicas de forma autônoma no recorte da entrega (fluxo de agente, tool ou RAG de ponta a ponta), projetar soluções robustas e resolver problemas de alta complexidade, com alinhamento do time em temas de plataforma (multi-tenant, autenticação, observabilidade).
Boa comunicação e alinhamento com o negócio: Capacidade de comunicar conceitos técnicos de forma clara para diferentes públicos, entender os objetivos de negócio e colaborar com outros times de engenharia que usam a plataforma.

Diferenciais:

Avaliação de agentes, métricas de qualidade e analytics de conversa.
Familiaridade com as discussões e práticas de IA Responsável e ética aplicadas a produto (guardrails, segurança de prompts/tools).
Experiência com produtização de alguma aplicação em ao menos um dos seguintes provedores de serviços em nuvem: GCP, Azure ou AWS.
Multi-agente, structured output, multimodal ou otimização de inferência (ex.: quantização, token streaming).
Processamento de dados em larga escala (estruturados e não estruturados) com tecnologias como Apache Spark e BigQuery.
Construção de pipelines de dados com ferramentas de mercado (ex.: Airflow, Kubeflow, Vertex AI)
Experiência prática com o fine-tuning de LLMs de código aberto.

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