Engenheiro de Inteligência Artificial (IA)
RemoteBrazil
Job Summary
Lead full stack AI solutions lifecycle using Spec-Driven Development and Harness Engineering standards with React/Node and Python. Architect and operate RAG, LLMOps, and MLOps pipelines on Azure AI Foundry, enforcing network isolation and code sandboxing. Implement AI governance controls for security, privacy, and LGPD compliance, including prompt injection prevention and data anonymization. Establish automated QA gates with deterministic feedback for AI-generated outputs. Serve as technical reference for internal teams and vendors, defining architecture standards and code review criteria. Requires full stack Python and React/Node expertise, RAG/LLMOps/MLOps proficiency, and a Computer Science degree. Remote work model with competitive benefits including health, dental, and performance bonuses.
Required Qualifications
- Ensino Superior Completo em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas.
- Desejável especialização em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning, Engenharia de Dados ou Segurança da Informação.
- Desejável certificações em Microsoft Azure AI, Enguneer/Azure Solutions, Architect/ISSO/IEC 42001 (AI Management/ISSO/IEC/27001), LLOps/MLOps/Cloud (AWS/OCI).
- Necessário domínio em Python (back-end, automação, integração com LLMs) e Front-end full stack (React/Node.js/TypeScript) e RAG, LLMOps e MLOps (orquestração, deploy, observabilidade).
- modelo de trabalho: Remoto
Desired Qualifications
- Liderar tecnicamente o ciclo de vida de soluções full stack com IA Generativa (front-end React/Node, back-end Python), aplicando Spec-Driven Development (especificação e testes antes da implementação) e Harness Engineering (validação automatizada do artefato renderizado) como padrão único de engenharia — abordagens complementares, não concorrentes;
- Arquitetar e operar pipelines de RAG, LLMOps e MLOps sobre Azure AI Foundry, garantindo isolamento de rede, sandboxing de execução de código gerado por LLM e rastreabilidade ponta a ponta;
- Implementar controles de governança, segurança e privacidade de IA por design — gestão de risco de modelos, prevenção de prompt injection / vazamento de dados, minimização e anonimização de dados pessoais e de saúde sob LGPD;
- Estabelecer e manter gates de qualidade automatizados (QA harness) para saídas geradas por IA, com feedback determinístico (coordenadas/métricas) em vez de avaliação subjetiva;
- Atuar como referência técnica para times internos e fornecedores, definindo padrões de arquitetura, code review e critérios de aceitação de soluções de IA.
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