Engenheiro de Dados Sênior – Prompt e Ia

Implementação e Otimização de Soluções de IA Generativa Engenheiro de Prompt e IA Desenhar, desenvolver e operacionalizar soluções de Inteligência Artificial Generativa que promovam interações eficientes, seguras e escaláveis entre modelos de linguagem (LLMs) e aplicações corporativas, suportando áreas como atendimento ao cliente, automação de processos e criação de conteúdo.nUm Engenheiro de Prompt e IA projeta, desenvolve e otimiza fluxos de trabalho e comandos (prompts) para sistemas de Inteligência Artificial Generativa. nO objetivo principal é criar interações eficientes, precisas e seguras entre modelos de linguagem (como GPT-4, Claude, Gemini) e aplicações corporativas. Este profissional é fundamental para integrar IA em áreas como atendimento ao cliente, automação de processos e criação de conteúdo. Requisitos e Qualificações n- Experiência Prática: Experiência comprovada no uso de LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama) e técnicas de Prompt Engineering. n- Linguagem de Programação: Conhecimento sólido em Python para automação e manipulação de respostas. n- RAG e Vetores: Familiaridade com arquiteturas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Vector Databases (ex: Pinecone, Chroma). n- Comunicação: Excelente capacidade de comunicação escrita, com foco em clareza e síntese. n- Mentalidade Analítica: Habilidade para analisar dados, depurar erros e entender a lógica por trás dos modelos de linguagem. Diferenciais (Nice to have) n- Experiência com frameworks de agentes, como LangChain ou LlamaIndex. n- Conhecimento em conceitos de Machine Learning e Ciência de Dados. n- Experiência prévia em Customer Experience ou Contact Center Responsabilidades e Atribuições n- Design de Prompts: Criar, testar e refinar prompts complexos e “System Prompts” (instruções de sistema) para garantir respostas consistentes e de alta qualidade. n- Engenharia de Contexto: Estruturar o contexto (rag, embeddings) para melhorar a relevância das respostas da IA. – Otimização de Performance: Monitorar e ajustar parâmetros de IA para minimizar alucinações e erros sistêmicos. n- Implementação de Agentes: Desenvolver agentes de IA autônomos ou semi-autônomos que orquestram múltiplos passos ou ferramentas. n- Integração de APIs: Colaborar com engenheiros de software para integrar prompts e modelos de IA em plataformas existentes. n- Avaliação Contínua: Analisar o feedback dos usuários e os resultados da IA para iterar e melhorar a qualidade da interação.n- O profissional deve possuir domínio em Python e SQL, aplicados à automação, integração de APIs e análise de dados, além de conhecimento obrigatório em R. É necessária experiência prática com arquiteturas em nuvem (AWS, Azure e GCP), sendo OCI Oracle desejável. Também são requeridos domínio em Apache Spark, MongoDB e Excel, além de experiência obrigatória com Databricks e SAS. Conhecimentos em PowerPoint são necessários para comunicação executiva, enquanto Kafka, Power BI e Tableau são considerados desejáveis como apoio a arquiteturas de dados, streaming e visualização analítica