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Lee, Brock e Camargo Advogados

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2003

📋 Conformidade

⚕️ Seguro de Saúde

Compliance • Legal • Healthcare Insurance

Lee, Brock e Camargo Advogados é um escritório de advocacia full service que se destaca pela inovação e pelos resultados que entrega. Fundado em 2003, é uma das 10 maiores bancas de advocacia do Brasil, oferecendo serviços em diversas áreas do Direito, como compliance, propriedade intelectual, proteção de dados, direito tributário, entre outras. A equipe multidisciplinar da LBCA utiliza tecnologia para fornecer soluções jurídicas inteligentes e sob medida às necessidades de seus clientes.

Descrição

• Atuar com responsabilidade sobre todo o ciclo de vida (end-to-end) das soluções de Inteligência Artificial, desde a concepção e arquitetura até a validação, implantação e disponibilização para consumo por meio de APIs, garantindo escalabilidade, estabilidade e alto desempenho; • Desenvolver, avaliar e otimizar modelos de Machine Learning e aplicações de IA Generativa, assegurando a qualidade técnica das soluções e sua aderência às necessidades do negócio; • Analisar continuamente o equilíbrio entre custo computacional e desempenho das soluções, considerando fatores como consumo de tokens, tempo de inferência, utilização de infraestrutura e retorno sobre o investimento (ROI), propondo alternativas que maximizem eficiência e valor para a organização; • Implementar mecanismos de governança, segurança e confiabilidade para aplicações de IA, utilizando estratégias como guardrails, validação de respostas, monitoramento de qualidade e técnicas de ancoragem de contexto, incluindo Retrieval-Augmented Generation (RAG), visando garantir respostas precisas, seguras e alinhadas às diretrizes do negócio; • Desenvolver e manter pipelines de dados e fluxos de inferência em parceria com equipes multidisciplinares, assegurando integração, observabilidade e monitoramento contínuo dos modelos em produção; • Documentar arquiteturas, modelos, experimentos e processos, promovendo rastreabilidade, reprodutibilidade e aderência às práticas de governança de dados e Inteligência Artificial; • Colaborar com áreas de negócio e tecnologia na identificação de oportunidades para aplicação de IA, traduzindo desafios complexos em soluções analíticas escaláveis e de alto impacto; • Acompanhar a evolução de tecnologias, frameworks e boas práticas relacionadas à Ciência de Dados, Machine Learning e IA Generativa, propondo inovações que agreguem valor ao negócio.

🎯 Requisitos

• Formação: Ensino Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas. • Pós-graduação ou especialização em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Machine Learning ou áreas relacionadas será considerada um diferencial. • Sólidos conhecimentos em Python e bibliotecas para análise de dados e Machine Learning. • Experiência com frameworks de Inteligência Artificial e Deep Learning, como PyTorch, TensorFlow e LangChain. • Domínio no desenvolvimento de aplicações utilizando Large Language Models (LLMs), incluindo modelos proprietários e open source. • Experiência na implementação de arquiteturas baseadas em Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentes de IA (AI Agents), pipelines multimodais e técnicas de engenharia de prompts. • Conhecimento em estratégias de embeddings, bancos de dados vetoriais, recuperação semântica de informações e técnicas de fine-tuning de modelos open source. • Vivência na construção, implantação e manutenção de aplicações de IA em ambiente produtivo, utilizando boas práticas de Engenharia de Software, incluindo princípios SOLID, Design Patterns, versionamento de código e testes automatizados. • Conhecimento em MLOps, incluindo versionamento de modelos, automação de pipelines, integração e entrega contínua (CI/CD), monitoramento e governança de modelos de Machine Learning. • Experiência com observabilidade de aplicações de IA, implementando métricas, telemetria e monitoramento para identificação de degradação de desempenho, data drift, model drift e demais indicadores de saúde dos modelos em produção. • Conhecimento em estratégias de evolução segura de modelos, utilizando abordagens como Shadow Testing, Shadow Deployment, Canary Releases e Testes A/B para validação de novas versões em ambiente produtivo. • Experiência no desenvolvimento e consumo de APIs REST para disponibilização de modelos e serviços de Inteligência Artificial. • Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais, além de ferramentas de processamento e manipulação de grandes volumes de dados.

🏖️ Benefícios

• VR • Auxílio Remoto • Assistência Médica (coparticipativa) • OAB. • Auxílio Creche.