Empresa: Volkswagen do Brasil
Chegou a oportunidade de impactar a indústria automobilística usando tecnologia. Se você é um(a) Engenheiro(a) de AI com experiência projetar, construir e soluções de IA em produção, queremos conhecer você! Você vai fazer protótipos rápidos, validar com as áreas de negócio e transformar o que funciona em sistemas, seguros e escaláveis com nosso time. • Desenvolver soluções com LLMs: arquitetura, código, testes, deploy e operação. • Construir agentes de IA com tool use, memória e orquestração de múltiplas etapas, integrados a sistemas e APIs corporativas. • Implementar e otimizar pipelines de RAG: ingestão de documentos, chunking, embeddings, busca híbrida e reranking. • Criar e manter frameworks de avaliação (evals) para medir qualidade, alucinação, custo e latência das soluções. • Escolher o modelo certo para cada caso (ex.: Claude, GPT, modelos open-source), equilibrando custo, performance e requisitos de dados. • Implementar guardrails de segurança e conformidade: LGPD, prevenção de prompt injection, mascaramento de dados sensíveis e auditoria. • Atuar como referência técnica: fazer code review, mentorar devs e disseminar boas práticas de IA no time. • Acompanhar a evolução do mercado de IA e testar novas ferramentas e abordagens. Requisitos: • Experiência em engenharia de software, tendo trabalhado a 2+ anos com AI. • Domínio de Python (FastAPI, asyncio, bibliotecas de dados). • Experiência prática com APIs de LLMs (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock ou Vertex AI). • Experiência sólida com RAG, bancos vetoriais (pgvector, OpenSearch, Pinecone ou similares) e estratégias de recuperação. • Experiência construindo agentes e fluxos de function calling. • Vivência com evals de LLMs e métricas de qualidade. • Cloud (AWS ou GCP), Docker, CI/CD e boas práticas de engenharia (testes, Git, code review). • Inglês avançado/Fluente. Diferenciais • Experiência com MCP (Model Context Protocol) e frameworks de agentes (Claude Agent SDK, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel). • Fine-tuning, destilação ou deploy de modelos open-source (vLLM, Ollama, Hugging Face). • Ferramentas de observabilidade de LLMs (Langfuse, LangSmith, Arize, OpenTelemetry). • Kubernetes e Terraform. • Experiência com IA multimodal (visão, documentos, voz). • Integração com sistemas corporativos (SAP, Salesforce, ServiceNow). • Experiência no setor automotivo ou de manufatura; alemão é um plus. • Projetos open-source, publicações ou portfólio público de IA. Competências comportamentais • Perfil hands-on: prefere construir e testar a ficar teorizando. • Pragmatismo: escolhe a solução mais simples que resolve o problema. • Senso crítico sobre limitações, riscos e uso responsável da IA. • Comunicação clara com públicos técnicos e de negócio.