Requisitos:

Experiência prática com LLMs e IA aplicada (ex.: agentes, prompting, RAG).

Boa base em Python e engenharia de experimentação (reprodutibilidade, testes, métricas).

Conhecimento de técnicas de recuperação (vetores/embeddings, busca híbrida, rerank).

Experiência ou familiaridade com avaliação de qualidade (offline/online) e redução de erro.

Capacidade de comunicar decisões técnicas de forma clara para negócio e engenharia.

Diferenciais (desejáveis) :

Experiência no setor financeiro e/ou processos de risco, fraude, crédito, operações, compliance.

Experiência com fine-tuning, eval frameworks e observabilidade de LLM.

Vivência com ambientes regulados e requisitos de auditabilidade.

Modelo de trabalho Remoto