No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.

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Responsabilidades e atribuições

Principais atribuições1. Engenharia de prompts

Criar, testar e otimizar prompts para modelos de: Texto; Imagem; Áudio

Soluções multimodais.

Desenvolver prompts: Simples; Encadeados; Parametrizados; Orientados ao uso de ferramentas.

Projetar estruturas para: Definição de persona e contexto; Uso de exemplos — few-shot prompting; Raciocínio estruturado; Classificação e extração de dados; Geração de textos; Chamadas de funções e APIs; Recuperação de informações em bases internas.

Criar bibliotecas reutilizáveis de prompts, templates e componentes de IA;Adaptar prompts a diferentes modelos, provedores, idiomas e casos de uso.2. Desenvolvimento de soluções com IA generativa

Transformar requisitos de produto e negócio em soluções baseadas em LLMs

Participar da construção de: Agentes; Chatbots; Copilotos; Automações inteligentes.

Projetar fluxos de conversação e tomada de decisão

Integrar modelos de IA com: APIs; Bancos de dados; Sistemas corporativos; Ferramentas externas.

Trabalhar com arquiteturas como: RAG — geração aumentada por recuperação; Agentes com uso de ferramentas; Workflows de múltiplas etapas; Memória conversacional; Classificação e roteamento de solicitações.3. Avaliação e garantia de qualidade

Criar conjuntos de testes e benchmarks para avaliar prompts

Definir métricas de avaliação, como: Precisão; Relevância; Consistência; Completude; Taxa de alucinação; Aderência ao formato; Latência; Custo por execução.

Comparar diferentes modelos e estratégias de prompt

Realizar testes com casos: Normais; Extremos; Ambíguos; Adversariais.

Implantar processos de avaliação contínua em produção; Analisar falhas e ajustar: Prompts; Contextos; Dados; Regras de validação.4. Segurança, privacidade e governança

Identificar e reduzir riscos relacionados a: Prompt injection; Vazamento de informações; Geração de conteúdo inadequado; Respostas não autorizadas; Uso indevido de ferramentas; Exposição de dados pessoais ou confidenciais.

Criar instruções de segurança, regras de recusa e limites operacionais

Aplicar princípios de: LGPD; Privacidade; Governança de IA.Definir mecanismos de: Validação; Filtragem; Auditoria das respostas.

Apoiar a criação de políticas para uso responsável de IA.5. Trabalho com dados e contexto

Definir quais informações devem ser fornecidas ao modelo e em qual formato

Estruturar documentos, metadados e bases de conhecimento para uso por IA;Apoiar estratégias de: Segmentação; Indexação; Recuperação de documentos.

Avaliar a qualidade, atualidade e confiabilidade das fontes

Projetar formatos estruturados de entrada e saída

Trabalhar especialmente com: JSON; JSON Schema; Esquemas validáveis.6. Colaboração multidisciplinar

Trabalhar em conjunto com profissionais de: Produto; Engenharia de software; Dados; Segurança; Jurídico; Áreas de negócio.

Entrevistar usuários e especialistas para entender necessidades e restrições

Documentar: Decisões; Padrões; Versões; Resultados de experimentos.

Orientar engenheiros, analistas e profissionais juniores

Comunicar limitações, riscos e resultados técnicos para públicos não técnicos.7. Operação e melhoria contínua

Monitorar o comportamento dos modelos em produção

Identificar alterações de desempenho causadas por: Mudanças no modelo; Dados; Contexto.

Controlar versões de prompts e configurações

Otimizar: Custo; Velocidade; Estabilidade; Escalabilidade.

Criar mecanismos de: Fallback; Revisão humana; Tratamento de erros.

Acompanhar novidades em modelos, frameworks e técnicas de IA generativa.

Requisitos e qualificações

Requisitos Experiência avançada com LLMs e modelos multimodais

Domínio de técnicas de prompt engineering

Conhecimento de Python ou outra linguagem de programação

Experiência com APIs de modelos de IA;Conhecimento de: RAG; Embeddings; Bancos vetoriais; Busca semântica.

Familiaridade com: Agentes; Function calling; Orquestração de fluxos.

Noções de: Machine learning; Processamento de linguagem natural; Avaliação de modelos.

Experiência com: JSON Schema; APIs REST; Bancos de dados; Sistemas distribuídos.

Conhecimento de: Observabilidade; Testes automatizados; Controle de versões.

Noções de cloud computing

Conhecimentos em DevOps e MLOps serão considerados diferenciais.

Diferenciais importantes

Experiência em setores como: Financeiro; Jurídico; Saúde; Atendimento; Tecnologia.

Participação em projetos de IA em produção

Experiência com avaliação humana e criação de datasets de teste

Conhecimento de: Fine-tuning; LoRA; Treinamento supervisionado.

Experiência com plataformas de observabilidade e avaliação de LLMs

Conhecimento em segurança de aplicações de IA;Inglês técnico avançado

Histórico comprovado de: Redução de custos; Aumento de precisão; Automação mensurável.

Informações adicionais🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;🗣 Mentoring;💉 Clube de vantagens para consultas e exames;🏥 Assistência médica;🦷 Assistência odontológica;💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;🛫 Clube de viagens;🐶 Convênio para pets.