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About the role
Key responsibilities & impact- Implementar e gerenciar o **deploy** de modelos de linguagem (como APIs do OpenAI, modelos locais via Ollama ou outras plataformas), garantindo integração perfeita dos LLMs à nossa plataforma.
- Projetar, testar e otimizar **prompts** avançados para os agentes de IA, utilizando técnicas de prompt engineering (ex.: exemplos *few-shot*, **chain-of-thought** prompting) para guiar o raciocínio do modelo e controlar o formato/estilo das respostas conforme as necessidades de cada caso de uso.
- Desenvolver estratégias para incorporar **funções auxiliares** ou ferramentas de apoio ao LLM – por exemplo, integrações que permitam ao agente buscar dados em bases de conhecimento, executar cálculos ou consultar APIs externas – ampliando as capacidades dos agentes além do texto livre.
- Aplicar métodos de avaliação automatizada e humana da qualidade das respostas dos agentes: definir métricas objetivas (precisão, relevância, utilidade), implementar testes **A/B** de diferentes variantes de prompt/modelo e coordenar ciclos de feedback com usuários para melhoria contínua.
- Monitorar ativamente o desempenho dos modelos em produção (**observabilidade** do comportamento dos LLMs), criando logs e dashboards que rastreiem taxas de sucesso, tempos de resposta, custos de API e ocorrências de erros ou respostas indesejadas, a fim de identificar rapidamente oportunidades de ajuste.
- Colaborar com o Engenheiro de Arquitetura de Sistemas e Dados e com o Engenheiro de Dados para assegurar que os agentes de IA estejam utilizando dados atualizados e corretos, configurando pipelines de dados que alimentem o contexto dos modelos (por exemplo, implementação de RAG com base no data lake da empresa, quando aplicável).
- Refinar os agentes de IA existentes, transformando-os em produtos estáveis: ajustar prompts e parâmetros do modelo para melhorar a exatidão das respostas, evitar ambiguidades e garantir consistência no tom e nas políticas definidas (incluindo filtros de segurança e conformidade nas respostas).
- Executar testes rigorosos de comportamento dos agentes antes de cada release, incluindo cenários de borda e tentativas de uso indevido (prompt injection, perguntas capciosas), afinando os prompts ou adicionando validações para garantir robustez e segurança das interações em produção.
- Documentar as abordagens de prompt engineering adotadas, criando diretrizes reutilizáveis para desenvolvimento de futuros agentes de IA e contribuindo para o conhecimento interno da empresa em técnicas de LLM.
- Acompanhar as evoluções na área de IA generativa e LLMs (novos modelos, técnicas de prompt, ferramentas de avaliação) para incorporar as melhores práticas e manter os agentes atualizados com o estado da arte da tecnologia.
Requirements
What you’ll need- Experiência prática comprovada com **implementação e integração de modelos de linguagem** em aplicações do mundo real – por exemplo, ter trabalhado com APIs de serviços como OpenAI, Azure/GCP AI, ou implantado modelos open-source (GPT-Neo, LLaMA ou similares) em ambiente de produção.
- Domínio de técnicas de **prompt engineering**: capacidade de escrever prompts eficazes para diferentes objetivos, ajustar o tom e estilo das respostas, usar instruções de sistema vs. usuário apropriadamente e aplicar estratégias como cadeia de raciocínio (*chain-of-thought*) para melhorar a qualidade das respostas do modelo.
- Familiaridade com ferramentas e frameworks voltados a **LLM Ops**, tais como bibliotecas de orquestração de prompts (LangChain, LlamaIndex etc.) e metodologias de avaliação de respostas de IA (uso de datasets de teste, métricas de similaridade, detecção de alucinações).
- Conhecimentos de **avaliação de desempenho de modelos**: saber configurar experimentos A/B, coletar feedback de usuários e medir melhorias ou regressões nas respostas do modelo de forma quantitativa.
- Habilidade de programar em linguagens comumente usadas em IA (Python etc.) para implementar pipelines de chamada aos modelos, processar resultados e integrar os outputs do LLM com o restante da plataforma (por exemplo, pós-processamento das respostas, chamadas a APIs adicionais).
- Entendimento de conceitos de **observabilidade e segurança** em IA: monitoração do uso dos modelos (logs de consultas e resultados), identificação de respostas inadequadas, e aplicação de filtros ou ajustes nos prompts para evitar vazamento de informações sensíveis ou viés indesejado.
- Boa base em **Processamento de Linguagem Natural (PLN)**, entendendo limitações e capacidades de modelos de linguagem, e noções de como dados de treinamento ou ajustes finos podem impactar as respostas.
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia,Fisica, Estatística ou área relacionada (ou experiência profissional equivalente), com capacidade de ler artigos técnicos e aplicar novas técnicas de IA conforme necessário.
- Perfil analítico e metódico, com atenção a detalhes na formulação de prompts e análise crítica das respostas do modelo, além de boa comunicação para traduzir necessidades do produto em configurações técnicas de LLM.
Benefits
Comp & perks- 💻 Notebook da empresa para quem está em SP, ou 💸 auxílio infraestrutura para garantia de internet e insumos para a realização do trabalho, para quem está fora de SP.
- 🤑13ª nota no ano;
- 🛫 Recesso de 30 dias + 1/3 (benefício adquirido após 1 ano de contrato);
- 🏥 Assistência Médica SulAmérica
- 💚Seguro de Vida;
- 💳 VR por dia útil; (Cartão Flash; Crédito/Débito; podendo utilizar em redes com CNPJ de food (Exemplo: Restaurante;Mercado e Aplicativos)
- 📴 Day-off +crédito extra no cartão flash pelo dia do aniversário vitalício;
- 🦷 Assistência Odontológica SulAmérica - Plano opcional
- 🏋🏻Incentivo a prática de exercício físico - TotalPass
- 📚 Incentivo a educação - Reembolso mensal para cursos e treinamentos (segundo política)
- ✅Avaliações de performance semestrais com feedbacks e construção de PDI.
- 🪴Escritório moderno, preparado para atender a todos, com restaurante próprio em estilo bistrô.
ATS Keywords
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Hard Skills & Tools
implementação de modelos de linguagemintegração de modelos de linguagemprompt engineeringavaliação de desempenho de modelosprogramação em Pythonobservabilidade em IAProcessamento de Linguagem Naturaltestes A/Bajuste de promptsanálise crítica das respostas
Soft Skills
atenção a detalhesperfil analíticocomunicaçãometodicidadecolaboração
