ANALISTA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PL

<p>O <strong>Instituto Hardware BR - HBR</strong> é uma organização brasileira de tecnologia, dedicada a impulsionar a inovação nos segmentos de hardware, semicondutores, sistemas embarcados, robótica e inteligência artificial. O HBR atua com desenvolvimento tecnológico, conectando talentos, pesquisa aplicada e mercado. Nosso compromisso é oferecer um ambiente colaborativo, dinâmico e de alto impacto.</p> <p>Buscamos um(a) <strong>Analista de Inteligência Artificial Pleno</strong> que atuará no desenvolvimento, implementação e manutenção de soluções de Inteligência Artificial. Será responsável por desenvolver e aprimorar modelos e aplicações de IA, realizar análises e testes, contribuir para a resolução de problemas e apoiar a evolução contínua das soluções.</p> <p><strong>Responsabilidades e Atribuições<br /></strong><br />·   <strong>Pipelines RAG: </strong>projetar, desenvolver e evoluir pipelines ponta a ponta — ingestão, chunking, tokenização, embeddings, busca semântica/híbrida, reranking e geração de respostas.</p> <p>·   <strong>Dados para IA: </strong>construir processos de ETL/ELT para fontes estruturadas e não estruturadas (documentos, PDFs, bancos, APIs), com atualização incremental, validação de qualidade e anonimização/mascaramento de dados sensíveis.</p> <p>·   <strong>Embeddings e bancos vetoriais: </strong>gerenciar geração, armazenamento, atualização e versionamento de embeddings, integrando bancos vetoriais, relacionais e NoSQL.</p> <p>·   <strong>Avaliação: </strong>implementar avaliação contínua de LLMs e RAG — qualidade da recuperação, groundedness, alucinações, latência e custo — e medir o impacto de mudanças em prompts, modelos e contexto.</p> <p>·   <strong>Monitoramento e LLMOps: </strong>monitorar qualidade, latência, disponibilidade, custo e consumo de recursos em produção; detectar degradação e mudanças nos dados; automatizar deployment, versionamento e rollback via CI/CD.</p> <p>·   <strong>Rastreabilidade e governança: </strong>versionar prompts, modelos, datasets, embeddings e pipelines, garantindo data lineage, auditoria e observabilidade.</p> <p>·   <strong>Contexto e integração: </strong>projetar prompts versionados, system prompts, structured outputs e tool calling; disponibilizar serviços via APIs REST/gRPC e microsserviços em Docker e Kubernetes.<br /><br /><strong>Requisitos e Qualificações</strong></p> <p>·   Ensino superior completo em Ciência/Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Ciência de Dados, Sistemas de Informação, Engenharia Elétrica ou áreas correlatas.</p> <p>·   Experiência prática na construção e manutenção de aplicações baseadas em LLMs e arquiteturas RAG em ambiente produtivo.</p> <p>·   Python e SQL; frameworks como Hugging Face Transformers, PyTorch ou equivalentes; NLP e embeddings.</p> <p>·   Bancos vetoriais, busca semântica, bancos SQL/NoSQL e ETL/ELT (Apache Spark ou equivalentes é um plus).</p> <p>·   MLOps/LLMOps, Git, CI/CD, Docker, Kubernetes e ao menos uma nuvem (AWS, GCP ou Azure).</p> <p>·   Governança de dados, data lineage, anonimização, autenticação/autorização e LGPD.</p> <p>·   Inglês intermediário (leitura de documentação técnica e artigos científicos).</p> <p><strong>Diferenciais</strong><br />Avaliação automatizada de LLMs e observabilidade de IA; agentes de IA; fine-tuning (LoRA, QLoRA, PEFT) e quantização; modelos open-source/on-premises e inferência em GPU; Mestrado ou Doutorado (cursando ou concluído).</p> <p><strong>Modelo de Trabalho</strong></p> <p>Regime: CLT (Consolidação das Leis do Trabalho).</p> <p>Modalidade: Vaga 100% remoto.</p>