Analista de Arquitetura de Inteligência Artificial Sênior

Team: Arquitetura Empresarial e Domínios

Location: São Paulo

Commitment: Efetivo

Workplace Type: remote

Dá uma olhada nos desafios que te esperam aqui no BV:

• Apoiar a definição e evolução de padrões de Arquitetura de IA, GenAI e Machine Learning; 

• Criar e manter documentações técnicas, blueprints, guias e referências arquiteturais; 

• Apoiar a construção de soluções com RAG, embeddings, agentes inteligentes e busca vetorial; 

• Avaliar aderência de soluções de IA aos padrões corporativos, identificando riscos e melhorias; 

• Apoiar times técnicos na adoção de boas práticas de IA, segurança, governança e observabilidade; 

• Participar da evolução de processos de LLMOps, MLOps e governança de IA; 

• Apoiar workshops, discussões técnicas e iniciativas do CoE de Arquitetura e IA; 

• Acompanhar tendências e tecnologias relacionadas a GenAI, LLMs e agentes inteligentes. 

 

 

E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo:

 

Experiência com arquitetura de soluções corporativas e integração distribuída; 

• Conhecimentos em APIs REST, microsserviços, mensageria, eventos, DDD, SOLID, arquitetura hexagonal e padrões arquiteturais modernos; 

• Conhecimento em frameworks de arquitetura e documentação como TOGAF, ArchiMate, C4 Model ou similares; 

• Experiência com desenvolvimento em Python e conhecimento desejável em Java ou Node.js; 

• Conhecimentos em frameworks e bibliotecas de IA como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI ou AutoGen; 

• Experiência com LLMs, RAG, embeddings, prompt engineering, grounding, chunking, reranking e busca vetorial; 

• Conhecimento em plataformas e serviços de IA como Vertex AI, Azure AI Foundry, Azure ML, Amazon Bedrock, SageMaker, OpenAI API, Gemini API ou Claude API; 

• Conhecimento em bancos relacionais, NoSQL e bancos vetoriais como PostgreSQL, MongoDB, ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus, OpenSearch ou Elastic; 

• Experiência com cloud computing em GCP, AWS ou Azure; 

• Conhecimento em observabilidade, monitoramento e avaliação de IA utilizando ferramentas como MLflow, LangSmith, Evidently, Arize, Grafana, Datadog ou OpenTelemetry; 

• Conhecimentos em Git, CI/CD, Docker, Kubernetes, Terraform e automação de pipelines; 

• Conhecimento em LGPD, segurança, governança e uso responsável de IA.

Pra gente conta como diferencial se você tiver:

• Conhecimento em MCP (Model Context Protocol); 

• Experiência com arquiteturas multiagentes e orquestração de agentes inteligentes; 

• Conhecimento em pipelines de dados e MLOps/LLMOps; 

• Experiência na criação de padrões arquiteturais, guildas ou CoE; 

• Conhecimento em Data Lake, Lakehouse ou Databricks; 

• Experiência prévia em ambientes regulados ou no setor financeiro.