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B2B • Data Analytics • Consulting

Criador de valor na era dos Dados e Digital A Keyrus ajuda empresas a aproveitar o paradigma dos Dados e Digital para aprimorar seu desempenho, auxiliá-las em sua transformação e gerar novos motores para crescimento e competitividade.

1001 - 5000 funcionários

Fundada em 1996

🤝 B2B

Descrição

• Desenhar arquiteturas robustas para soluções baseadas em IA Generativa • Incluir fluxos de dados, APIs, integrações com sistemas legados e infraestrutura (cloud, on-premise, híbrida). • Selecionar tecnologias e frameworks de ponta (LLMs, LangChain, CrewAI, etc.), considerando desempenho, custo (FINOPS), escalabilidade e aderência ao negócio. • Definir e disseminar boas práticas, padrões de arquitetura (ex.: DDD, arquitetura hexagonal) e governança de IA, com foco em segurança, privacidade, ética e conformidade. • Liderar tecnicamente times multidisciplinares, conectando áreas técnicas e de negócio para garantir alinhamento e entrega de valor. • Conduzir PoCs e protótipos, testando novas abordagens e comprovando sua viabilidade técnica e estratégica. • Planejar infraestrutura ideal para treinamento e inferência de modelos complexos (ex.: LLMs), otimizando custos e desempenho em ambientes cloud-first. • Atuar estrategicamente, mapeando oportunidades de aplicação da IA Generativa e contribuindo para a definição de roadmaps tecnológicos. • Projetar arquiteturas para sistemas multiagentes (SMA) com múltiplos agentes colaborativos, utilizando frameworks modernos e topologias adequadas a cada desafio. • Garantir governança e rastreabilidade, promovendo atuação ética, segura e transparente de agentes autônomos e modelos generativos.

🎯 Requisitos

• +7 anos de experiência em arquitetura de software, engenharia de dados ou desenvolvimento de soluções complexas em ambientes de alta escala. • Sólido conhecimento de arquitetura moderna: microsserviços, APIs, eventos, DDD e design patterns. • Experiência com ambientes em nuvem (AWS, Azure ou GCP), especialmente com serviços voltados para IA/ML e Big Data. • Domínio de pelo menos uma linguagem como Python, Java ou C#. • Experiência com práticas de DevOps/MLOps e ferramentas de modelagem (como UML). • Familiaridade com fundamentos de ML, Deep Learning e IA Generativa. • Conhecimento prático em sistemas multiagentes, comunicação entre agentes e uso de frameworks como LangChain, AutoGen, CrewAI, entre outros. • Entendimento de princípios de governança em IA: rastreabilidade, explainability, compliance e segurança.