Engenheiro de IA Sênior

Vaga para Engenheiro de IA Sênior em regime CLT, presencial em Vila Olímpia, São Paulo. Requisitos Eliminatórios: Mínimo 5 anos em desenvolvimento de software com atuação consolidada de 3+ anos em Inteligência Artificial, Machine Learning ou Engenharia de Dados aplicada. Domínio avançado de Python com bibliotecas centrais (NumPy, Pandas, Scikit-learn). Experiência prática com arquiteturas de Modelos de Linguagem Grande, construção de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) e frameworks como LangChain, LlamaIndex e Hugging Face Transformers. Experiência comprovada em implementação e consulta de bancos de dados vetoriais em produção (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector). Sólido conhecimento em arquitetura de sistemas, microsserviços, conteinerização (Docker), orquestração (Kubernetes), pipelines CI/CD e monitoramento de modelos em produção. Experiência prática em construção e gerenciamento de infraestrutura de IA em plataformas cloud (AWS, GCP, Azure). Diferenciais: Experiência em fine-tuning de modelos open-source (Llama, Mistral, Gemma) e técnicas de quantização (LoRA, QLoRA). Familiaridade com arquiteturas de agentes autônomos e frameworks como CrewAI ou LangGraph. Pós-graduação, Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, IA, Estatística ou correlatas. Histórico de projetos focados em otimização de infraestrutura para reduzir custo de tokens e latência de inferência em larga escala. Participação ativa em projetos open-source ou publicações em conferências da área.

É por estas competências que a Aya conduz a conversa e monta a sua nota.

• Engenharia de IA / LLMs e RAG — Forte: descreve com profundidade técnica a construção de pipelines RAG end-to-end, decisões de chunking, estratégias de retrieval híbrido, uso avançado de LangChain/LlamaIndex/Hugging Face, e discute trade-offs de arquitetura com exemplos reais de produção. Fraca: conhece os termos superficialmente, cita frameworks sem detalhar implementação prática, não diferencia RAG de fine-tuning ou não tem experiência hands-on em produção.
• Bancos de Dados Vetoriais e Infraestrutura de Dados — Forte: relata implementação e operação em produção de pelo menos um vetor DB (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ou pgvector), discute indexação, escalabilidade e otimização de queries vetoriais. Fraca: apenas leu sobre o tema, nunca operou em produção, ou confunde conceitos de embeddings com busca tradicional.
• Arquitetura de Sistemas, Cloud e MLOps — Forte: demonstra domínio sólido de microsserviços, Docker, Kubernetes, CI/CD e monitoramento de modelos em produção em ao menos uma cloud (AWS/GCP/Azure), com exemplos de decisões arquiteturais e resolução de incidentes. Fraca: experiência limitada a ambientes de desenvolvimento/local, sem exposição real a orquestração ou observabilidade em produção.
• Python Avançado e Fundamentos de ML — Forte: domínio fluente de Python com NumPy, Pandas e Scikit-learn, capaz de otimizar código e explicar decisões de modelagem/dados. Fraca: uso básico das bibliotecas, dificuldade em explicar trade-offs de performance ou boas práticas de código.
• Diferenciais Avançados (Fine-tuning, Agentes, Otimização) — Forte: experiência prática em fine-tuning (LoRA/QLoRA) de modelos open-source, uso de frameworks de agentes (CrewAI/LangGraph) e histórico de otimização de custo/latência em escala, possivelmente com publicações ou contribuições open-source. Fraca: sem exposição a essas técnicas ou conhecimento apenas teórico.

• Você possui no mínimo 5 anos de experiência em desenvolvimento de software, sendo ao menos 3 anos consolidados em IA, Machine Learning ou Engenharia de Dados aplicada?
• Você já implementou e operou em produção pelo menos um banco de dados vetorial (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ou pgvector)?
• Você possui experiência prática na construção de pipelines RAG utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex ou Hugging Face Transformers?
• Você tem sólido conhecimento em Docker, Kubernetes, CI/CD e monitoramento de modelos em produção?
• Você tem experiência prática em construção e gerenciamento de infraestrutura de IA em ao menos uma cloud (AWS, GCP ou Azure)?
• Você está disponível para atuação presencial em regime CLT na região de Vila Olímpia, São Paulo?

• Modelo de trabalho: Presencial · Vila Olímpia, São Paulo - SP
• Senioridade: Sênior
• Posições abertas: 1
• Endereço: Travessa Francis Plante
• Publicada em 2 de setembro de 2026

1. 1

   Candidatura

   Você envia o currículo e a gente mede a aderência ao perfil da vaga.

2. 2

   Entrevista com a Aya

   Uma conversa por WhatsApp, no seu tempo, por texto ou áudio.

3. 3

   Avaliação

   Nota por competência, com a evidência que justificou cada uma.

4. 4

   Decisão do RH

   Uma pessoa do RH analisa e decide. Você recebe o retorno.

Você está a um passo de fechar uma parceria com a SoftVerse, especialista no desenvolvimento de software de alta performance, soluções mobile e engenharia digital avançada.