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ESPECIALISTA IA

Stefanini Group · Brasil

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About The Role

Na Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global. Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui! Junte-se a nós e seja parte da mudança! #LI-REMOTE #LI-AR1

Definição de arquiteturas de orquestração multi-agentes (roteamento, hand-off entre agentes, estado da conversa, controle de custo e latência). Desenho da estratégia de RAG: chunking, indexação, re-ranking, avaliação de recuperação e critério de quando não usar RAG. Definição da estratégia de prompt e dos guardrails de entrada/saída (prompt injection, alucinação, escopo, tom). Estabelecimento do processo de avaliação e auditoria da solução: LLM-as-a-judge, conjuntos de avaliação, métricas offline e online, regressão de qualidade a cada mudança de prompt/modelo. Definição de mascaramento e proteção de dados sensíveis (PII/dados de cartão) em todo o fluxo — inclusive no que vai para o LLM e nos logs. Mentoria do time e tradução de requisitos de negócio e compliance em decisões técnicas.

Experiência comprovada colocando sistemas com LLM em produção. Ter desenhado (não só usado) um sistema multi-agente com orquestração. Python sólido e LangGraph em produção (ou framework equivalente de orquestração de agentes com estado). Estratégias de RAG avaliadas com dados: sabe medir qualidade de recuperação e de resposta, não só "plugar um vector DB". Guardrails e mitigação de prompt injection na prática. Processo de avaliação sistemático (LLM-as-a-judge, eval sets, testes de regressão) — sabe provar que uma mudança melhorou, não achar. Vivência com dados sensíveis / ambiente regulado (banco, saúde, seguros): mascaramento de PII, auditoria e minimização de dados. Desejáveis MCP e protocolos A2A em produção. MLOps / LLMOps e observabilidade de LLM (tracing, custo por conversa, avaliação contínua). Fine-tuning / RLHF. Nuvem / OpenShift, sistemas distribuídos e escalabilidade.

🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição; 👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas; 📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado; 🗣 Mentoring; 💉 Clube de vantagens para consultas e exames; 🏥 Assistência médica; 🦷 Assistência odontológica; 💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos; 🛫 Clube de viagens; 🐶 Convênio para pets.

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