Engenheiro(a) de IA

Você irá atuar como AI Engineer desenvolvendo soluções baseadas em LLMs, Inteligência Artificia e Machine Learning para resolver problemas relevantes da operação e dos produtos do Asaas. Estará em contato direto com as áreas de dados, engenharia e negócio, colaborando na identificação de oportunidades e na criação de modelos preditivos, classificadores, automações e aplicações com IA generativa (LLMs/SLMs).

Responsabilidades:

• Desenvolver, implementar e manter modelos de ML/IA em produção, garantindo sua confiabilidade, rastreabilidade, performance e manutenção contínua;
• Trabalhar com LLMs/SLMs e outras soluções de IA generativa, explorando seu potencial para automação, extração de conhecimento, classificação, sumarização e outras aplicações relevantes;
• Integrar modelos de LLM/AI com sistemas existentes em colaboração com times de engenharia, produto e negócio, com foco em impacto real e mensurável;
• Manter-se atualizado(a) sobre tendências, ferramentas e avanços em LLM/IA e ML, propondo novas abordagens e soluções tecnológicas.

Requisitos:

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
• Experiência prática com modelos de IA Generativa;
• Experiência no desenvolvimento de APIs e serviços, integrando soluções em sistemas reais;
• Sólida experiência em Python, com conhecimento em Programação Orientada a Objetos;
• Experiência com frameworks de IA Generativa (ex: LangChain, LangGraph, Hugging Face, OpenAI etc);
• Conhecimento em LLMs/SLMs e aplicações práticas de IA generativa (ex: extração de informações, automações, copilotos, agentes, RAGs);
• Experiência com prompt engineering;
• Experiência com ferramentas de versionamento de código (git);
• Experiência no desenvolvimento e deploy de sistemas de IA generativa em ambiente de produção;
• Conhecimentos em Machine Learning.

Diferenciais

• Familiaridade com sistemas de banco vetoriais (ex: Qdrant, Redis, ChromaDB)
• Experiência em fintechs, mercado de pagamentos ou instituições financeiras;
• Experiência prática em tópicos avançados de IA generativa;
• Conhecimento do ecossistema AWS, como S3, EC2 e Lambda;
• Conhecimento em system design e arquitetura de soluções com IA, incluindo boas práticas para escalar, integrar e monitorar sistemas baseados em modelos de linguagem.