ENGENHEIRO DE IA SR

Engenheiro(a) de IA Sênior Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de IA Sênior para integrar nosso time de inovação tecnológica em uma das maiores empresas de saúde do Brasil. Você será responsável por desenvolver e implementar soluções de inteligência artificial que impactam diretamente a qualidade do atendimento aos nossos pacientes e a eficiência operacional da organização.

Nesta posição, você trabalhará em projetos estratégicos que envolvem desde diagnóstico assistido por IA até otimização de processos clínicos e administrativos, sempre respeitando os mais altos padrões de segurança, privacidade e ética no uso de dados de saúde.

Responsabilidades Principais

• Projetar, desenvolver e implementar soluções de IA/ML em produção utilizando Vertex AI e GCP
• Desenvolver pipelines de dados e modelos de machine learning integrados ao BigQuery
• Implementar soluções utilizando LLMs (Large Language Models), incluindo Claude e outras plataformas de IA generativa
• Utilizar plataformas de codificação assistida por IA para aumentar produtividade e qualidade do código
• Estabelecer e disseminar boas práticas de MLOps, governança de modelos e IA responsável
• Colaborar com equipes médicas e de negócios para traduzir necessidades clínicas em soluções técnicas
• Garantir compliance com LGPD, regulamentações de saúde e padrões de segurança da informação
• Realizar code reviews e mentoria técnica para engenheiros júnior e pleno
• Documentar arquiteturas, processos e decisões técnicas

 

Escolaridad mínima: Profesional Completo

Hard Skills - Requisitos Obrigatórios Experiência com Cloud e Plataformas de IA

• Google Cloud Platform (GCP): experiência sólida com Vertex AI para treinamento e deploy de modelos
• BigQuery: domínio em SQL avançado, otimização de queries, particionamento e clustered tables
• Vertex AI Workbench: desenvolvimento de notebooks e experimentação de modelos
• Cloud Functions, Cloud Run ou outros serviços de compute para deploy de modelos

Desenvolvimento e Ferramentas

• Python: proficiência avançada (principais bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas)
• VSCode: experiência como IDE principal, incluindo configuração de ambientes e extensões
• Plataformas de Codificação com IA: experiência prática com GitHub Copilot, Cursor, Cody ou similares
• Git/GitHub: controle de versão, branching strategies, code review

IA e Machine Learning

• LLMs: experiência implementando soluções com Claude (Anthropic), GPT, Gemini ou similares
• Prompt Engineering: técnicas avançadas de construção de prompts e fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation): implementação de sistemas de busca semântica
• MLOps: CI/CD para modelos, monitoramento, versionamento (MLflow, Weights & Biases, Vertex AI Experiments)

Boas Práticas de Engenharia de IA

• Design patterns para sistemas de IA em produção
• Testes automatizados para modelos de ML (unit tests, integration tests, model validation)
• Documentação técnica e reprodutibilidade de experimentos
• Governança de modelos e model registry
• Monitoramento de data drift e model drift
• Explicabilidade de modelos (SHAP, LIME)

Hard Skills - Requisitos Desejáveis

• Experiência com frameworks de LLM (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel)
• Conhecimento em Kubernetes e containerização (Docker)
• Familiaridade com Dataflow/Apache Beam para processamento em larga escala
• Experiência com modelos multimodais (visão computacional + NLP)
• Certificações GCP (Professional ML Engineer, Professional Data Engineer)
• Conhecimento em HL7, FHIR ou outros padrões de interoperabilidade em saúde
• Experiência prévia no setor de saúde ou com dados clínicos

Soft Skills Essenciais

• Comunicação clara e objetiva: capacidade de explicar conceitos técnicos complexos para stakeholders não-técnicos (médicos, gestores)
• Colaboração interdisciplinar: experiência trabalhando com equipes multidisciplinares (clínica, negócios, compliance)
• Pensamento crítico: capacidade de questionar premissas e propor soluções alternativas
• Ética e responsabilidade: consciência sobre viés algorítmico, privacidade e impacto social da IA
• Autonomia e proatividade: capacidade de conduzir projetos do início ao fim com mínima supervisão

Importantes

• Mentoria: habilidade e disposição para desenvolver outros profissionais
• Adaptabilidade: flexibilidade para trabalhar com mudanças rápidas de prioridades e tecnologias emergentes
• Orientação a resultados: foco em entregar valor mensurável para o negócio
• Senso de urgência: capacidade de priorizar e entregar em ambientes dinâmicos
• Curiosidade intelectual: interesse contínuo em aprender novas tecnologias e metodologias

Requisitos de Formação e Experiência

• Formação: Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Física ou áreas correlatas
• Experiência: Mínimo de 5 anos em desenvolvimento de software, sendo pelo menos 3 anos em projetos de IA/ML
• Idiomas: Inglês intermediário/avançado (leitura de documentação técnica)

Diferenciais

• Pós-graduação, mestrado ou doutorado em IA, ML ou áreas relacionadas
• Publicações em conferências ou journals de IA
• Contribuições open-source relevantes
• Experiência com regulamentações de saúde (ANVISA, HIPAA, GDPR)
• Conhecimento em IA explicável e auditorias de modelos