Desenvolvedor(a) de IA Generativa - Curitiba

<h2><span>Resumo da posição</span></h2> <p>Buscamos um profissional com perfil desenvolvedor para projetar, construir e colocar em produção soluções com modelos de linguagem (LLMs). A posição requer transformar necessidades do negócio em especificações claras e, a partir delas, entregar aplicações de IA generativa confiáveis, mensuráveis e fáceis de manter. A posição combina engenharia de software com o domínio das principais técnicas de adaptação de LLMs: prompt engineering, RAG e fine-tuning, orquestradas com LangChain.</p> <h2><span>Responsabilidades</span></h2> <p></p> <ul> <li>Escrever especificações técnicas antes de implementar (Spec Driven Development), definindo comportamento esperado, critérios de aceite e casos de teste.</li> <li>Desenvolver aplicações e agentes com LangChain (chains, tools, memória, integração com APIs e bancos de dados).</li> <li>Projetar e otimizar prompts para diferentes modelos, com versionamento e testes de regressão.</li> <li>Construir pipelines de RAG: ingestão e divisão de documentos, embeddings, bancos vetoriais, recuperação e reranking.</li> <li>Preparar datasets e conduzir fine-tuning quando prompt e RAG não forem suficientes, avaliando custo e benefício.</li> <li>Criar avaliações (evals) para medir qualidade, alucinação, latência e custo das soluções.</li> <li>Colocar soluções em produção com monitoramento, observabilidade e boas práticas de segurança e privacidade de dados.</li> <li>Colaborar com produto e áreas de negócio para identificar casos de uso e traduzi-los em especificações.</li> </ul> <h2><span>Requisitos obrigatórios</span></h2> <ul> <li><strong>LangChain:</strong> experiência prática construindo aplicações com chains, agents, tools e retrievers; desejável conhecer LangGraph e LangSmith.</li> <li><strong>Spec Driven Development:</strong> hábito de escrever especificações claras antes do código e de usar essas specs para guiar implementação, testes e uso de assistentes de código com IA.</li> <li><strong>Prompt Engineering:</strong> domínio de técnicas como few-shot, instruções estruturadas, raciocínio passo a passo e saídas em formato definido (JSON), com testes sistemáticos de prompts.</li> <li><strong>RAG (Retrieval-Augmented Generation):</strong> experiência com embeddings, bancos vetoriais (ex.: pgvector, Pinecone, Qdrant, Chroma), estratégias de chunking, busca híbrida e avaliação de recuperação.</li> <li><strong>Fine-tuning:</strong> conhecimento de quando aplicar, preparação de datasets, técnicas como LoRA/PEFT ou fine-tuning via API de provedores, e avaliação dos resultados.</li> <li><strong>Python</strong> avançado e experiência com APIs REST.</li> <li><strong>Git e GitHub</strong> e fluxo de trabalho com pull requests e code review.</li> </ul> <h2><span>Diferenciais (Desejável)</span></h2> <ul> <li>Experiência com APIs de diferentes provedores de LLM e com modelos open source.</li> <li>Frameworks de avaliação de LLMs (ex.: Ragas, DeepEval, LangSmith).</li> <li>Docker, CI/CD e deploy.</li> <li>Conhecimento de segurança em aplicações de IA, como prompt injection e proteção de dados sensíveis (LGPD).</li> <li>Vivência com MCP (Model Context Protocol) e arquiteturas multiagente.</li> <li>Projetos de IA generativa em produção ou portfólio público (GitHub).</li> </ul> <h2><span>Formação</span></h2> <p><span>Graduação completa ou pós graduação em áreas correlatas ao escopo da vaga.</span></p> <h2><span>O que oferecemos</span></h2> <ul> <li>Ambiente colaborativo, com espaço para crescimento e desenvolvimento profissional;</li> <li>Salário compatível com o mercado;</li> <li>Premiação mensal após experiência;</li> <li>Vale alimentação ou refeição;</li> <li>Vale transporte;</li> <li>Plano de saúde digital gratuito;</li> <li>Plano odontológico;</li> <li>TotalPass;</li> <li>Parceria com a Faculdade do Comércio - FAC;</li> <li>Bom Place (descontos em vários estabelecimentos);</li> <li>Bolsa auxílio educação;</li> <li>Compras internas com desconto em folha em até 10x;</li> <li>Sala de descanso;</li> <li>Cafézinho o dia todo;</li> <li>Estacionamento.</li> </ul>