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Cargo: analista de sistemas
Salário: a combinar
Empresa: KLAB
Local: Sao Paulo
Modalidade: Presencial
Contrato: Efetivo

Descrição Geral

oportunidade de vaga para forward deployed engineer (fde) generative ai na k-Lab. responsabilidades & atribuições: Interface com negócio: atuar junto a usuários e áreas de negócio identificando oportunidades de aplicação prática de ia generativa. Suporte & troubleshooting: prestar suporte técnico de primeiro nível em ferramentas de ia e solucionar problemas técnicos em aplicações, integrações, apis e modelos. Prototipagem ágil: desenvolver rapidamente pocs, protótipos e mvps, transformando requisitos de negócio em soluções funcionais. Construção de soluções genai: implementar soluções utilizando técnicas como prompt engineering, retrieval-Augmented generation (rag), tool/function calling e ai agents. Integração & avaliação: conectar plataformas de ia generativa com sistemas corporativos e fontes de dados, além de avaliar e selecionar os melhores modelos/abordagens para cada caso. Documentação & handoff: apoiar a evolução de protótipos para ambientes corporativos maduros, criar documentações técnicas, guias e realizar sessões de compartilhamento de conhecimento. Colaboração: trabalhar lado a lado com times de engenharia, produto, arquitetura e infraestrutura. requisitos mandatórios: Formação: ensino superior completo em ciência da computação, engenharia de software/computação, sistemas de informação ou áreas correlatas. Idioma: inglês avançado (imprescindível para comunicação, documentação técnica e contexto internacional). Engenharia de software: experiência consistente em desenvolvimento de aplicações utilizando python, java ou javascript/typescript. Rapid prototyping: vivência prática na criação rápida de pocs e mvps. Ia generativa: experiência prática no ecossistema de llms (openai/gpt, anthropic/claude e google/gemini). diferenciais: Espanhol intermediário ou avançado. experiência prévia em cargos como forward deployed engineer, solutions engineer ou ai engineer. Domínio de arquiteturas com rag, embeddings, vector databases, function calling e agentes de ia. Conhecimento prático de llmops (avaliação, observabilidade e monitoramento de aplicações de genai). experiência com cloud computing (aws, azure ou gcp), containers e docker. Nocões de governança, segurança e privacidade de dados aplicadas à ia. Vivência na condução de demonstrações técnicas, workshops e treinamentos. para se candidatar: o currículo atualizado para (Email Confidencial).

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