Trainee em Arquitetura de IA Aplicada

Com 28 anos de experiência no mercado de Tecnologia da In

formação, a MTP é uma empresa multinacional com mais de 1.500 colaboradores espalhados em mais de 11 unidades em nível global, o que nos permite promover o crescimento e intercâmbio profissional. A MTP é líder no fornecimento de serviços e soluções de TI com foco em Quality Assurance. Possuímos mais de 10 certificações, incluindo o TMMI - level 5, o mais alto nível da categoria. Oferecendo um dos mais amplos portfólios, entregamos soluções inovadoras e flexíveis para ajudar empresas a resolver seus desafios mais complexos. Atuando em projetos em mais de 21 países, tais como: Alemanha, Reino Unido, Japão, Suécia, Coréia do Sul, Moçambique, Guatemala, Argentina, Chile, Peru, entre outros.

Responsabilidades e atribuiçõesO Trainee de IA, atuará no time de inovação da MTP, com a missão de contribuir com nossos clientes na transição da operação tradicional para automatizadas por IA. O trainee será formado para pensar em nível de arquitetura de automação. Terá a vivência de transformar operações empresariais em fluxos automatizados por agentes de IA, RAGs estruturados e squads virtuais, assim como medir o retorno financeiro da implementação.

Requisitos e qualificaçõesCompreensão sólida de como LLMs funcionam (atenção, transformers, janela de contexto, temperatura, top-p).Capacidade de comparar modelos (GPT-4o, Cloude, Gemini, Llama, Mistral) por custo, latência e qualidade para cada caso de uso.Conhecimento de arquiteturas RAG (naïve, advanced, modular), estratégias de chunking (semantic, recursive, parent-child), modelos de embedding (OpenAI, Cohere, open source) e re-ranking.Compreensão do padrão agente (loop de percepção-raciocínio-ação), function calling / tool use, MCP (Model Context Protocol) e design de system prompts. APIs REST/GraphQL, webhooks, n8n ou plataformas similares (Make, Zapier).Capacidade de desenhar workflows de automação end-to-end.Familiaridade com LangChain, LlamaIndex ou SDKs de provedores (OpenAI, Anthropic, Google).Conhecimento básico de pelo menos um provedor de nuvem (AWS, Azure ou GCP). Conceitos de serverless, containers e armazenamento.Capacidade de estruturar um business case: custo de operação atual vs. custo da automação (tokens + infra + manutenção), payback, economia de FTEs.

Desejável:Experiência prática com fine-tuning, LoRA/QLoRA e avaliação de modelos (MMLU, HumanEval, benchmarks customizados).Experiência com vector stores (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector), hybrid search (dense + sparse) e avaliação de qualidade de retrieval (MRR, recall@k, RAGAS).Experiência com frameworks de orquestração (CrewAI, AutoGen, LangGraph, OpenAI Agents SDK). Conhecimento de padrões multi-agent: delegação, votação, pipeline, hierárquico. Experiência com RPA (UiPath, Power Automate), integrações com ERPs/CRMs e automação de processos documentais. Serviços de IA em nuvem (Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).Noções de GPU provisioning e otimização de custo computacional.Experiência com dashboards (Power BI, Metabase, Grafana) e modelagem financeira básica.Conhecimento de preços de APIs de IA (por token, por requisição). Projetos práticos com LLMs, RAG ou agentes de IA (pessoais, acadêmicos ou profissionais)Vivências valorizadas:Participação em hackathons de IA com resultados expressivosIniciação científica ou pesquisa em NLP, IA generativa ou sistemas multiagenteEstágio em empresas de tecnologia, consultorias ou startups com foco em IA/automaçãoContribuições para projetos open source relevantes (LangChain, LlamaIndex, etc.)Publicações ou conteúdo técnico produzido (artigos, vídeos, repositórios públicos)Experiência com automação de processos (n8n, Make, scripts custom)Informações adicionais

Formação: Ciência da computação, Engenharia da computação, Engenharia de software, Sistemas da in

formação, Estatística, Matemática aplicada, Física computacional. Atuação: Híbrido/ 2x na semanaContratação: PJ