Cientista de Dados Sênior - IA Generativa e Agentes

🔥 4 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏳ Contrato/Temporário

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 14%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Leega

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

💼 Consultoria

📣 Marketing

🔌 API

Consulting • Marketing • API

A Leega é uma provedora líder de soluções de tecnologia na América Latina, especializada em analytics de dados e soluções em nuvem. Primeira empresa na região certificada pelo Google Cloud em Data Analytics, a Leega oferece um portfólio de serviços que inclui desenvolvimento de aplicações, machine learning e analytics para gestão de riscos. A empresa faz parcerias com os principais provedores de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, para ajudar as empresas a aprimorar a gestão de dados e realizar uma migração eficiente para a nuvem, impulsionando a transformação digital e a inovação.

Descrição

• Desenvolver e versionar os prompts de sistema dos agentes, incluindo guardrails, ações permitidas, controle de fluxo, política de chamada de tools, formato de saída e escalonamento humano. • Preparar e estruturar bases de conhecimento para RAG, incluindo limpeza, divisão em seções, metadados de vigência e organização por categorias e grupos de acesso. • Avaliar a qualidade da recuperação e ajustar a estratégia de RAG. • Construir fluxos de OCR e extração de informação de PDFs, fotos e manuscritos, com métricas de qualidade e tratamento de documentos ilegíveis. • Implementar serviços de anonimização e mascaramento de dados pessoais, além de guardrails de entrada e saída. • Montar golden sets e um harness de avaliação de prompts, com regressão a cada versão e medição de acurácia e custo por caso. • Avaliar e homologar modelos de LLM de diferentes provedores, aplicando práticas de FinOps de IA. • Criar agentes na plataforma do cliente com o time técnico e apoiar testes integrados, UAT e operação assistida. • Documentar decisões técnicas e apoiar materiais para o comitê de arquitetura, cobrindo custos, segurança e tratamento de dados. • Atuar em projeto de construção de cinco agentes de IA para automatizar processos de back-office de cliente de saúde e varejo farmacêutico. • Integrar agentes a sistemas corporativos por APIs, MCPs e automações RPA, com interação via Microsoft Teams. • Trabalhar em squad com arquiteto de soluções, desenvolvedor e analista de negócios.

🎯 Requisitos

• Formação superior em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas. • 4 anos ou mais de experiência em ciência de dados ou machine learning, sendo parte em projetos com IA Generativa. • Experiência prática com LLMs: engenharia de prompts, function calling/tools, saída estruturada (JSON Schema) e agentes. • Experiência com RAG: embeddings, bancos vetoriais, busca híbrida, reranking e avaliação de recuperação. • Python para experimentação, avaliação e tratamento de dados. • Construção de datasets e métricas de avaliação para soluções com LLM (acurácia, precisão/recall, LLM-as-judge). • Conhecimento em OCR e extração de informação de documentos (modelos multimodais e/ou Document AI). • Conhecimento de governança de IA e LGPD: mascaramento, anonimização e minimização de dados. • Inglês intermediário/avançado. • Diferenciais: Azure OpenAI e/ou Microsoft Foundry; MongoDB Atlas Vector Search. • Diferenciais: Protocolo MCP e padrões de agentes (ReAct, fluxos com estado). • Diferenciais: Segurança de LLMs: prompt injection, red teaming e guardrails. • Diferenciais: FinOps de IA: estimativa e otimização de custo de tokens e comparação entre provedores. • Diferenciais: Node.js/TypeScript. • Diferenciais: Vivência com RPA ou integrações com ServiceNow, Microsoft Teams/Graph ou SAP. • Diferenciais: Conhecimento de negócio em saúde/regulatório (ANVISA), suprimentos ou benefícios de RH. • Diferenciais: Certificações em Cloud ou IA (Azure AI Engineer, por exemplo).

🏖️ Benefícios

• Capacitação constante • Possibilidade de extensão/internalização após o projeto • Trabalho remoto