Empresa: Stefanini
No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global. Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui! Junte-se a nós e seja parte da mudança! Atuação 100% remoto #LI-JS2 • Engenharia de Prompts & Fluxos: Configurar prompts de sistema, instruções e fluxos de conversação dos agentes na plataforma do cliente. • Seleção & Benchmark de LLMs: Comparar e selecionar o modelo mais adequado para cada agente (considerando qualidade, custo e latência), adaptando instruções às particularidades de cada LLM. • Qualidade & Testes: Definir critérios de qualidade de resposta e conduzir testes iterativos com casos de teste estruturados. • Segurança & Governança: Aplicar guardrails , tratamento de respostas fora de escopo e estratégias de mitigação para prompt injection . • Documentação & Reuso: Documentar padrões, versões e boas práticas de prompt engineering para reuso e aculturamento do time. Requisitos: • Experiência Prática: Histórico comprovado em engenharia de prompts em projetos reais utilizando múltiplas famílias de LLMs (ex.: OpenAI/GPT, Anthropic/Claude, Google/Gemini, Meta/Llama). • Construção de Agentes: Vivência prática no desenvolvimento de agentes de IA em squads (orquestração, uso de ferramentas/tools, gerenciamento de memória de contexto). • Avaliação de LLMs: Experiência com métricas e testes de qualidade de respostas geradas por inteligência artificial. • Excelente Comunicação Escrita: Domínio impecável da língua portuguesa escrita (clareza, precisão, gramática e adequação de tom) para redigir instruções objetivas e realizar curadoria crítica de respostas. • Ferramentas & Versionamento: Familiaridade com Git e publicação via esteiras de CI/CD existentes. • Adaptabilidade: Facilidade para aprender e operar novas plataformas proprietárias. Diferenciais: • Experiência com arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) , especialmente na avaliação de respostas baseadas em fontes documentais. • Conhecimento em Python para automação de testes e avaliação de LLMs. • Vivência em projetos com dados sensíveis (LGPD) ou no setor de Saúde/Healthcare .